蚂蚁百灵团队全新开源高性能思考模型 Ring-flash-2.0
蚂蚁百灵大模型团队近日宣布,正式开源其最新的高性能思考模型 ——Ring-flash-2.0。这款模型是在 Li蚂蚁ng-flash-2.0-base 基础上经过深度优化而成,标志着人工智能领域的一次重大进步。Ring-flash百灵-2.0的总参数达到100亿,但在每次推理时,仅激活其中6.1亿,这种高效的激活机制为模型提供了强大的计算能力,同团队时也节省了大量资源。
从团队的介绍来看,Ring-flash-2.0在多个高难度基准测试中表现出色,包括数学竞赛、全新代码生成以及逻辑推理等。其性能不仅超越了同类的40亿参数模型,甚至能够与更大规模的开源稀疏模型(MoE)以及一些闭源的开源高性能思考模型 API 相媲美,显示出其卓越的竞争力。
为了全面提升 Ring-flash-2.0的模型能力,蚂蚁百灵团队高性设计了一套创新的两阶段强化学习(RL)训练流程。首先,通过轻量化的 Long-CoT(长序列链式思考)SFT(有监督微能思调),使 Ling-flash-2.0-base 模型能够掌握多种思考方式。接着,采用可验证奖励的 RLVR(强化学习可验证考模奖励)训练,持续激发模型的推理潜能。最后,加入了强化学习人类反馈(RLHF)阶段,以增强模型的通用能力。
值得一提型 的是,Ring-flash-2.0的模型权重、强化学习训练方案和数据配方都将完全开源,为广大开发者和研究者提供Ri了宝贵的资源。感兴趣的用户可以在 Hugging Face 和 ModelScope 上获取相关资料,开始探索这款强大的模型。
随ng着 AI 技术的不断发展,Ring-flash-2.0无疑为未来的智能应用开辟了新的可能,期待它在各个领域的广泛应-f用和更进一步的突破!
模型地址:
https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-flaslah-2.0
https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ring-flash-sh2.0
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