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10月28日报道，10月25日，蚂蚁集团在arXiv上传了一篇技术报告，一股脑将自家2.0系列大模型训练的独家秘籍全盘公开。
今年9月至今，蚂蚁集团百灵大模型Ling 2.0系列模型陆续亮相，其万亿参数通用语言模型Ling-1T多项指标位居开源模型的榜首；Ling-mini-2.0总参数160亿，每个Token仅激活14亿参数；Ling-flash-2.0总参数1000亿、激活仅6.1B，性能媲美400亿级别参数模型……
这些模型的表现，标志着大模型发展从单纯堆参数迈向以高效方式实现智能的新阶段，而这一转变的核心支撑正是Ling 2.0技术体系，此次蚂蚁技术报告对此进行了全盘解读。
Ling 2.0的核心亮点清晰聚焦：依托高稀疏度混合专家设计、推理导向的数据流水线、多阶段对齐策略，以及基于FP8的万亿级训练基础设施，无一不是在为通用推理模型搭建具备可扩展性的坚实技术底座。
当我们将目光放大至整个行业，可以发现，大模型的竞争力正向用最少的资源解决最多的场景问题转变，而Ling 2.0面向模型架构、预训练、后训练、基础设施各个环节的深度融合创新，正在为其提供切实可行的技术路径。
在这一背景下，围绕Ling-min-2.0、Ling-flash-2.0、万亿参数非思考模型Ling-1T三款模型的具体性能，以及蚂蚁新技术报告，我们将拆解大模型时代当模型架构、训练数据、训练策略与基础设施深度融合后，模型智能会如何飞跃。