Ring-1T: El Modelo de Pensamiento de un Billón de Parámetros de Ant Group

1. Introducción

Solo diez días después de lanzar Ling-1T, Ant Group volvió a ser noticia al presentar Ring-1T — el primer modelo de pensamiento de un billón de parámetros de código abierto del mundo.

A diferencia de Ling-1T, que se centra en la comprensión general del lenguaje, Ring-1T está diseñado específicamente para el razonamiento profundo y el pensamiento lógico. De hecho, en pruebas internas en el benchmark de la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO), Ring-1T logró un rendimiento de medalla de plata, marcando un gran avance para la IA de código abierto.

En este artículo, exploraremos qué hace único a Ring-1T, sus puntos destacados de rendimiento y, lo más importante, cómo puedes instalarlo, ejecutarlo y experimentar con este revolucionario modelo de "pensamiento".

2. ¿Qué es Ring-1T?

Ring-1T es un modelo de lenguaje grande (LLM) de "tipo pensamiento" de código abierto desarrollado por el equipo de Bailing AI de Ant Group.
Está construido sobre una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) de un billón de parámetros — lo que significa que solo un pequeño subconjunto de expertos (alrededor de 50 B parámetros activos) se activa para cada token, mejorando drásticamente la eficiencia en la inferencia.

El modelo va más allá de los LLM estándar al incorporar aprendizaje por refuerzo enfocado en razonamiento:

• RLVR (Aprendizaje por Refuerzo con Recompensas Verificables): entrena al modelo para verificar su cadena de razonamiento.
• RLHF (Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana): equilibra la precisión del razonamiento con la fluidez del lenguaje natural.

Estas técnicas son potenciadas por sistemas desarrollados internamente por Ant:

• Algoritmo IcePop ("Paleta") — filtra gradientes inestables para estabilizar el entrenamiento a escala de billones.
• Marco ASystem RL — maneja la programación distribuida de GPU, la evaluación de recompensas y la ejecución en sandbox sin servidor.

🔗 Páginas del Modelo

• HuggingFace: inclusionAI/Ring-1T
• ModelScope: inclusionAI/Ring-1T

3. Puntos Clave

1. Diseño MoE de un Billón de Parámetros

   • Utiliza activación dispersa para mantener alta eficiencia mientras logra una capacidad de razonamiento sin precedentes.

2. Habilidad de Pensamiento Mejorada por Refuerzo

   • RLVR permite razonamiento de múltiples pasos con cadenas lógicas verificables.

3. Habilidades de Clase Mundial en Matemáticas y Programación

   • Alcanzó nivel de medalla de plata en la IMO en matemáticas; resolvió 5/6 problemas en las Finales Mundiales de ICPC 2025.

4. RL a Gran Escala Estable con IcePop

   • Monitorea la "temperatura" del entrenamiento para evitar explosión o colapso de gradientes.

5. Infraestructura ASystem

   • Soporta aprendizaje por refuerzo distribuido a escala de billones con sincronización peer-to-peer de GPU.

4. Cómo Instalar y Usar Ring-1T

Puedes probar fácilmente Ring-1T usando las API de HuggingFace, ModelScope u OpenRouter.

Método 1 — HuggingFace + Transformers

pip install transformers accelerate vllm

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "inclusionAI/Ring-1T"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto", torch_dtype="auto")

prompt = "Prove: if f(x) is an odd function and f(x)+f(1-x)=0, find f(1/2)"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Método 2 — API de OpenRouter

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "inclusionAI/ring-1t",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a simple Flappy Bird game in Python"}]
  }'

Método 3 — Inferencia Local con ModelScope

pip install modelscope
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("inclusionAI/Ring-1T", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("inclusionAI/Ring-1T")

inputs = tokenizer("Generate a simple Snake game with scoring and pause function", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

5. Resumen de Rendimiento

Modelo	Parámetros	Razonamiento (ARC-AGI-v1)	Matemáticas (AIME25)	Código (LiveCodeBench)	General (Arena-Hard-v2)
Ring-1T	1 T	SOTA en código abierto	≈ Medalla de Plata en IMO	Fuerte	2do, justo debajo de GPT-5-Thinking
Ling-1T	1 T	Bueno	Moderado	Bueno	3er nivel
DeepSeek-V3.1	671 B	Alto	Alto	Alto	2do nivel
Gemini-2.5-Pro	N/A	Alto	Alto	Alto	Top en código cerrado
GPT-5-Thinking (Alto)	N/A	Mejor	Mejor	Mejor	1er nivel

6. Consejos de Uso

1. Usa Indicaciones de Razonamiento
   Añade instrucciones como "Piensa paso a paso" o "Verifica cada paso del razonamiento" para obtener respuestas más precisas.

2. Aprovecha Contextos Largos
   Soporta hasta 128 K tokens, ideal para artículos académicos, bases de código o conjuntos de datos de razonamiento.

3. Soporte de Idiomas
   Funciona mejor en inglés y chino. El razonamiento multilingüe aún está en optimización.

4. Recomendación de Hardware

• Mínimo: 48 GB de memoria GPU (A100/H100/L40S)

• Usa inferencia en FP8 o bfloat16 para mayor eficiencia.

7. Pruebas en el Mundo Real

Durante las pruebas, Ring-1T generó con éxito un clon jugable de Flappy Bird en HTML y JavaScript, completo con animación, detección de colisiones y lógica de puntuación.

Para tareas de razonamiento, el modelo demuestra un flujo de razonamiento similar al humano: planteando suposiciones, validando lógica y proporcionando explicaciones estructuradas.

En escritura creativa, Ring-1T generó un guion de podcast sobre la disputa política entre Su Shi y Zhang Dun, combinando precisión histórica con estilo narrativo, incluso incluyendo efectos de sonido sugeridos.

8. Notas del Editor

Si eres:

• Investigador → Ring-1T ofrece una mina de oro para estudiar RLHF mejorado con razonamiento.

• Desarrollador → Ideal para construir aplicaciones educativas, de lógica o relacionadas con matemáticas.

• Creador de Contenido → Confiable para escritura interactiva y narrativa de largo formato.

Ring-1T demuestra que los modelos de código abierto ahora pueden competir directamente con gigantes de código cerrado como GPT-5.

Aunque persisten problemas menores como mezcla de idiomas y auto-consistencia, su arquitectura a escala de billones y accesibilidad abierta marcan un nuevo hito para el ecosistema de IA abierta.

9. Preguntas Frecuentes

P1: ¿Cuál es la diferencia entre Ring-1T y Ling-1T?

R: Ling-1T es un LLM de propósito general, mientras que Ring-1T está optimizado para razonamiento profundo, análisis lógico y resolución de problemas matemáticos.

P2: ¿Qué hardware necesito para ejecutarlo?

R: Al menos 48 GB de memoria GPU (A100/H100/L40S). Se recomienda inferencia distribuida con vLLM o DeepSpeed para sistemas con menos VRAM.

P3: ¿Puedo ejecutarlo en CPU?

R: Técnicamente sí, pero es extremadamente lento. Es mejor ejecutarlo en la nube con GPU (por ejemplo, LightNode, AWS o RunPod).

P4: ¿Soporta chino?

R: Sí. Ring-1T soporta entrada en inglés y chino, con un rendimiento de razonamiento altamente estable en chino.

P5: ¿Es completamente de código abierto?

R: Sí — los pesos y configuraciones del modelo están disponibles bajo una licencia abierta en HuggingFace y ModelScope.

P6: ¿Cómo obtener salidas de razonamiento más precisas?

R: Añade indicaciones estructuradas como "Explica tu razonamiento paso a paso" o "Valida cada paso lógicamente."

P7: ¿Se puede usar comercialmente?

R: Sí. El modelo es de código abierto y puede usarse con fines académicos, de investigación y comerciales bajo la licencia establecida.