4 月 30 日消息，螞蟻集團旗下的百靈大模型今日宣布，今天將 Ling-2.6-1T 正式開源。
官方表示，Ling-2.6-1T 并不是為了單純追求更長的思考鏈，或制造更強的“參數規模體感”，而是面向真實復雜任務，系統性優化模型的智效比、指令執行、工具適配、長上下文承接和工程任務處理能力。該模型重點解決三個問題：
在更低 Token 開銷下保持強綜合智能：依托 MLA 與 Linear Attention 的 Hybrid 架構創新，結合抑制“過程冗余”的強化獎勵策略，Ling-2.6-1T 在保持 1T 參數能力上限的同時，減少對冗長思考鏈的依賴，以更高效的“快思考”機制直達結果，從而壓縮同等智能水平下的輸出成本。
在復雜任務中實現更可靠的多步執行：在 Agent、Coding 和工作流場景中，模型需要的不只是單點回答能力，而是對指令、工具、上下文和中間狀態的持續把控，在噪聲環境下的推理與精準作答。Ling-2.6-1T 加強對復合型任務的學習，在 AIME26、SWE-bench Verified、BFCL-V4 、TAU2-Bench、IFBench 等執行類基準上達到開源 SOTA 水平，展現出面向復雜任務的綜合執行能力。
讓萬億級模型真正進入開發者和企業的生產工作流：Ling-2.6-1T 具備從代碼生成到缺陷修復的完整工程落地能力，并與主流 Agent 框架高度兼容，適用于多工具、多步驟、多約束的復雜場景。它的目標不是停留在單次演示，而是成為真實業務系統中可部署、可協同、可持續運行的模型能力底座。
▲ Ling-2.6-1T 以 16M tokens 完成 Artificial Analysis 完整評測
官方還表示，為支持更多開發者體驗與評測 Ling-2.6-1T，將 OpenRouter 平臺的免費 API 調用服務延期一周。
