深度思考模型长期面临一个棘手的挑战：若要实现严密的逻辑推理，往往需要牺牲解码速度，同时承受巨大的显存消耗。这一困境如同“不可能三角”，制约着模型性能的进一步提升。为突破这一瓶颈，行业普遍采用混合专家模型（MoE）架构，通过部分参数激活来降低算力需求，DeepSeek、Kimi、MiniMax等头部模型均沿用了这一路径。
近日，蚂蚁集团宣布开源全球首个基于混合线性架构的万亿参数思考模型——Ring-2.5-1T。该模型通过架构创新，首次同时实现了推理速度、深度思考能力与长程任务执行效率的协同优化。在数学竞赛评测中，Ring-2.5-1T以IMO金牌级35分（满分42）和CMO 105分（远超国家集训队分数线）的成绩证明其逻辑严谨性；在32K以上长文本生成场景中，其访存规模较上一代降低90%，生成吞吐量提升超3倍，为搜索、编码等复杂任务提供了高效解决方案。
Ring-2.5-1T的核心优势源于其底层架构的突破性设计。该模型基于Ling 2.5架构，采用混合线性注意力机制，将MLA（多头潜在注意力）与Lightning Linear Attention以1:7的比例融合。这一设计源自蚂蚁此前发布的Ring-flash-linear-2.0技术路线，通过增量训练将原有GQA（分组查询注意力）层转化为两种注意力模块：Lightning Linear Attention负责长程推理中的吞吐量提升，MLA则极致压缩KV Cache以减少显存占用。为弥补架构改造可能导致的表达能力损失，研发团队引入了QK Norm和Partial RoPE等特性，使激活参数量从上一代的51B提升至63B，同时凭借线性时间复杂度特性，推理效率实现质的飞跃。与同参数量级但仅32B激活参数的Kimi K2架构相比，Ling 2.5架构在长序列任务中的吞吐优势随生成长度增加持续扩大，彻底改变了长程推理“高成本、低效率”的行业现状。
逻辑严谨性是深度思考模型的另一大核心指标。Ring-2.5-1T在训练阶段引入密集奖励机制，突破传统强化学习仅关注最终答案正确性的局限，通过逐步考察推理过程的每个环节，显著提升模型对逻辑漏洞的识别能力与高阶证明技巧的运用水平。团队采用大规模全异步Agentic RL训练方法，增强模型在搜索、编码等长链条任务中的自主执行能力，使其从“数学解题专家”进化为“复杂场景智能体”。
在基准测试中，Ring-2.5-1T与DeepSeek-v3.2-Thinking、Kimi-K2.5-Thinking等开源模型，以及GPT-5.2-thinking-high、Gemini-3.0-Pro-preview-thinking-high等闭源API展开全面对比。结果显示，该模型在IMOAnswerBench、AIME 26等高难度推理任务，以及Gaia2-search、Tau2-bench等长时任务执行基准上均达到开源最优水平。在Heavy Thinking模式下，其数学竞赛与代码生成能力更超越所有对比模型，包括闭源API。以IMO 2025为例，Ring-2.5-1T以35分斩获金牌，CMO 2025则以105分远超金牌线78分与国家集训队选拔线87分，较上一代Ring-1T在推理严谨性、证明技巧运用与答案完整性上均有显著提升。
为推动技术生态落地，Ring-2.5-1T已完成对Claude Code、OpenClaw等主流智能体框架的适配，支持多步规划与工具调用。目前，模型权重与推理代码已在Hugging Face、ModelScope等平台开放下载，官方Chat体验页与API服务即将上线。同期，蚂蚁集团还发布了扩散语言模型LLaDA2.1与全模态大模型Ming-flash-omni-2.0：前者采用非自回归并行解码技术，推理速度达535 tokens/s，在Humaneval+编程任务中突破892 tokens/s，并具备Token编辑与逆向推理能力；后者则实现视觉、音频、文本的统一表征与生成，支持实时感官交互，为多模态创作提供底层能力支撑。蚂蚁inclusionAI团队表示，将持续聚焦视频时序理解、复杂图像编辑与长音频实时生成等技术方向，推动全模态能力的规模化应用。
随着AI应用场景从短对话向长文档处理、跨文件代码理解与复杂任务规划延伸，深度思考模型的效率瓶颈日益凸显。Ring-2.5-1T通过架构重构，为行业提供了一条兼顾性能、成本与扩展性的技术路径。当“高速、精准、深度”不再相互制约，深度思考模型的应用边界正被重新定义。
