深度思考模型長期面臨一個棘手的挑戰：若要實現嚴密的邏輯推理，往往需要犧牲解碼速度，同時承受巨大的顯存消耗。這一困境如同“不可能三角”，制約著模型性能的進一步提升。為突破這一瓶頸，行業普遍采用混合專家模型（MoE）架構，通過部分參數激活來降低算力需求，DeepSeek、Kimi、MiniMax等頭部模型均沿用了這一路徑。

近日，螞蟻集團宣布開源全球首個基于混合線性架構的萬億參數思考模型——Ring-2.5-1T。該模型通過架構創新，首次同時實現了推理速度、深度思考能力與長程任務執行效率的協同優化。在數學競賽評測中，Ring-2.5-1T以IMO金牌級35分（滿分42）和CMO 105分（遠超國家集訓隊分數線）的成績證明其邏輯嚴謹性；在32K以上長文本生成場景中，其訪存規模較上一代降低90%，生成吞吐量提升超3倍，為搜索、編碼等復雜任務提供了高效解決方案。

Ring-2.5-1T的核心優勢源于其底層架構的突破性設計。該模型基于Ling 2.5架構，采用混合線性注意力機制，將MLA（多頭潛在注意力）與Lightning Linear Attention以1:7的比例融合。這一設計源自螞蟻此前發布的Ring-flash-linear-2.0技術路線，通過增量訓練將原有GQA（分組查詢注意力）層轉化為兩種注意力模塊：Lightning Linear Attention負責長程推理中的吞吐量提升，MLA則極致壓縮KV Cache以減少顯存占用。為彌補架構改造可能導致的表達能力損失，研發團隊引入了QK Norm和Partial RoPE等特性，使激活參數量從上一代的51B提升至63B，同時憑借線性時間復雜度特性，推理效率實現質的飛躍。與同參數量級但僅32B激活參數的Kimi K2架構相比，Ling 2.5架構在長序列任務中的吞吐優勢隨生成長度增加持續擴大，徹底改變了長程推理“高成本、低效率”的行業現狀。

邏輯嚴謹性是深度思考模型的另一大核心指標。Ring-2.5-1T在訓練階段引入密集獎勵機制，突破傳統強化學習僅關注最終答案正確性的局限，通過逐步考察推理過程的每個環節，顯著提升模型對邏輯漏洞的識別能力與高階證明技巧的運用水平。團隊采用大規模全異步Agentic RL訓練方法，增強模型在搜索、編碼等長鏈條任務中的自主執行能力，使其從“數學解題專家”進化為“復雜場景智能體”。

在基準測試中，Ring-2.5-1T與DeepSeek-v3.2-Thinking、Kimi-K2.5-Thinking等開源模型，以及GPT-5.2-thinking-high、Gemini-3.0-Pro-preview-thinking-high等閉源API展開全面對比。結果顯示，該模型在IMOAnswerBench、AIME 26等高難度推理任務，以及Gaia2-search、Tau2-bench等長時任務執行基準上均達到開源最優水平。在Heavy Thinking模式下，其數學競賽與代碼生成能力更超越所有對比模型，包括閉源API。以IMO 2025為例，Ring-2.5-1T以35分斬獲金牌，CMO 2025則以105分遠超金牌線78分與國家集訓隊選拔線87分，較上一代Ring-1T在推理嚴謹性、證明技巧運用與答案完整性上均有顯著提升。

為推動技術生態落地，Ring-2.5-1T已完成對Claude Code、OpenClaw等主流智能體框架的適配，支持多步規劃與工具調用。目前，模型權重與推理代碼已在Hugging Face、ModelScope等平臺開放下載，官方Chat體驗頁與API服務即將上線。同期，螞蟻集團還發布了擴散語言模型LLaDA2.1與全模態大模型Ming-flash-omni-2.0：前者采用非自回歸并行解碼技術，推理速度達535 tokens/s，在Humaneval+編程任務中突破892 tokens/s，并具備Token編輯與逆向推理能力；后者則實現視覺、音頻、文本的統一表征與生成，支持實時感官交互，為多模態創作提供底層能力支撐。螞蟻inclusionAI團隊表示，將持續聚焦視頻時序理解、復雜圖像編輯與長音頻實時生成等技術方向，推動全模態能力的規模化應用。

隨著AI應用場景從短對話向長文檔處理、跨文件代碼理解與復雜任務規劃延伸，深度思考模型的效率瓶頸日益凸顯。Ring-2.5-1T通過架構重構，為行業提供了一條兼顧性能、成本與擴展性的技術路徑。當“高速、精準、深度”不再相互制約，深度思考模型的應用邊界正被重新定義。