Содержание
Как работает Ling-1T с триллионом параметров: тесты рассуждений с помощью стратегии двойного выпуска
Черновик готовит редакция с помощью ИИ. За стандарт издания отвечает главный редактор — Валерий Курземнек.
Ant Group выпустили свою первую языковую модель с триллионом параметров — Ling-1T. Компания называет ее важным шагом вперед: модель сочетает продуманную работу с ресурсами и сильные способности к рассуждению.
По данным Ant Group, Ling-1T хорошо справляется со сложными математическими задачами. На тесте AIME 2025 она показала точность 70,42%. Это один из ключевых мировых бенчмарков, который измеряет, насколько хорошо ИИ умеет решать задачи и рассуждать.
Интересно, что модель показывает такие результаты даже при среднем расходе свыше 4000 токенов на один ответ. Это ставит ее в один ряд с ИИ уровня «лучших на рынке».
Изображение сгенерировал ChatGPT
Два направления развития ИИ
Выход Ling-1T совпал с запуском dInfer — специального фреймворка для работы с диффузионными языковыми моделями. Ant Group развивают оба направления и не делают ставку только на одну архитектуру.
Диффузионные языковые модели работают иначе, чем привычные авторегрессивные, на которых основаны чат-боты вроде ChatGPT. Вместо последовательной генерации текста они создают ответы параллельно, как это уже давно делают инструменты генерации изображений и видео.
По тестам компании, dInfer заметно ускоряет работу моделей. Например, их диффузионная модель LLaDA-MoE на тесте HumanEval генерировала 1011 токенов в секунду. Для сравнения: Nvidia Fast-dLLM — 91 токен, Alibaba Qwen-2.5-3B — 294.
В Ant Group говорят, что dInfer должен стать удобным инструментом и базовой платформой для исследований в области диффузионных языковых моделей.
Экосистема моделей Ant Group
Ling-1T — часть широкой линейки моделей, которую компания активно развивает. Сейчас в экосистеме есть три направления:
- серия Ling — для стандартных языковых задач;
- серия Ring — для сложного рассуждения, в нее уже входит Ring-1T-preview;
- серия Ming — мультимодальные модели, работающие с текстами, картинками, аудио и видео.
Компания также экспериментирует с архитектурой Mixture-of-Experts, где активируются только те части модели, которые нужны под конкретную задачу.
Технический директор He Zhengyu подчеркивает, что в компании считают AGI общественным благом — чем-то, что должно быть доступно всем. Поэтому модели Ling-1T и Ring-1T-preview выходят в открытом доступе.
Что нужно знать о китайских нейросетях?
Пока диффузионные языковые модели остаются скорее экспериментальными. В реальных продуктах всё ещё доминируют авторегрессивные модели — они лучше справляются с пониманием контекста и долгими последовательностями текста.
Публикуя в открытом доступе триллионную Ling-1T и фреймворк dInfer, Ant Group делают ставку на открытость и сотрудничество с сообществом. Это может ускорить развитие технологий и помочь компании занять сильную позицию в глобальной гонке ИИ.
Еще Ant Group работают над платформой AWorld — средой для обучения автономных ИИ-агентов, которые могут выполнять задачи от имени пользователя.
Станет ли компания одним из лидеров мировой ИИ-индустрии — пока вопрос. Все будет зависеть от того, как модели покажут себя в реальных условиях и насколько активно их будут применять разработчики. Китайские техгиганты продолжают двигаться быстро и ищут новые пути развития ИИ сразу в нескольких направлениях.