灵犀1T：蚂蚁集团万亿参数思维模型
灵犀1T：蚂蚁集团万亿参数思维模型
1. 引言
在发布灵犀1T仅十天后，蚂蚁集团再次震撼业界，推出全球首个开源万亿参数思维模型——灵犀1T。
与侧重通用语言理解的灵犀1T不同，灵犀1T专为深度推理与逻辑思维设计。内部测试显示，在国际数学奥林匹克（IMO）基准测试中，灵犀1T达到银牌水平，标志着开源AI的重大飞跃。
本文将深入解析灵犀1T的独特之处、性能亮点，并重点指导如何安装、运行和体验这一突破性"思维"模型。
2. 什么是灵犀1T？
灵犀1T是蚂蚁集团百灵AI团队开发的开源"思维型"大语言模型。
其基于万亿参数混合专家（MoE）架构——每个token仅激活约500亿参数，显著提升推理效率。
该模型通过推理导向的强化学习超越传统LLM：
- RLVR（可验证奖励强化学习）： 训练模型自我验证推理链条。
- RLHF（人类反馈强化学习）： 平衡推理准确性与语言流畅度。
核心技术依托蚂蚁自研系统：
- IcePop算法（"冰棍"）——过滤不稳定梯度，稳定万亿规模训练。
- ASystem强化学习框架——处理分布式GPU调度、奖励评估及无服务器沙箱执行。
🔗 模型页面
3. 核心亮点
万亿参数MoE设计
- 稀疏激活机制在保持高效率的同时实现空前推理能力。
强化增强的思维能力
- RLVR技术支持可验证的多步逻辑推理。
顶尖数学与编程能力
- 数学达IMO银牌水平；在2025年ICPC世界总决赛中解出5/6赛题。
IcePop保障大规模RL稳定
- 监控训练"温度"防止梯度爆炸或消失。
ASystem基础设施
- 支持万亿规模分布式强化学习与GPU点对点同步。
4. 安装与使用指南
可通过HuggingFace、ModelScope或OpenRouter快速体验灵犀1T。
方法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 = "证明：若f(x)为奇函数且f(x)+f(1-x)=0，求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))方法2 — OpenRouter API
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": "用Python编写简易Flappy Bird游戏"}]
}'方法3 — ModelScope本地推理
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("生成带计分和暂停功能的贪吃蛇游戏", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))5. 性能概览
| 模型 | 参数规模 | 推理(ARC-AGI-v1) | 数学(AIME25) | 编程(LiveCodeBench) | 综合(Arena-Hard-v2) |
|---|---|---|---|---|---|
| 灵犀1T | 1万亿 | 开源最佳 | ≈IMO银牌 | 强劲 | 第2名，仅次于GPT-5思维版 |
| 灵犀1T | 1万亿 | 良好 | 中等 | 良好 | 第三梯队 |
| DeepSeek-V3.1 | 6710亿 | 优秀 | 优秀 | 优秀 | 第二梯队 |
| Gemini-2.5-Pro | 未公开 | 优秀 | 优秀 | 优秀 | 闭源顶级 |
| GPT-5思维版(高阶) | 未公开 | 最佳 | 最佳 | 最佳 | 第一梯队 |
6. 使用技巧
启用推理提示词
添加"逐步思考"或"验证每个推理步骤"等指令可获得更精准答案。利用长上下文
支持128K tokens，适合处理学术论文、代码库或推理数据集。语言支持
中英文表现最佳，多语言推理仍在优化中。硬件建议
最低要求：48GB显存（A100/H100/L40S）
使用FP8或bfloat16推理提升效率。
7. 实测案例
测试中，灵犀1T成功生成可运行的HTML+JavaScript版Flappy Bird游戏，包含动画、碰撞检测和计分逻辑。
在推理任务中，模型展现出类人思维流程：提出假设、验证逻辑、结构化解释。
创意写作方面，灵犀1T生成关于苏轼与章惇政争的播客脚本，融合史实与戏剧张力，甚至包含音效建议。
8. 编者评述
如果您是：
研究者 → 灵犀1T为强化学习推理研究提供宝贵资源。
开发者 → 适合构建教育、逻辑或数学相关应用。
内容创作者 → 可靠的长篇叙事和互动写作伙伴。
灵犀1T证明开源模型已能直接比肩GPT-5等闭源巨头。
尽管存在语言混杂、自洽性等小问题，其万亿级架构与开放生态标志着AI发展的新里程碑。
9. 常见问题
Q1: 灵犀1T与灵犀1T有何区别？
A: 灵犀1T是通用大模型，而灵犀1T专精深度推理、逻辑分析与数学解题。
Q2: 运行需要什么硬件？
A: 至少48GB显存（A100/H100/L40S）。低显存系统推荐使用vLLM或DeepSpeed分布式推理。
Q3: 能用CPU运行吗？
A: 技术上可行但极慢，建议使用GPU云服务（如LightNode、AWS或RunPod）。
Q4: 支持中文吗？
A: 支持中英文输入，中文推理性能稳定。
Q5: 是否完全开源？
A: 是——模型权重与配置在HuggingFace和ModelScope开放下载。
Q6: 如何提升推理准确性？
A: 添加结构化提示如"分步解释推理过程"或"逻辑验证每个步骤"。
Q7: 能否商用？
A: 可以。该模型遵循开源协议，允许学术、研究和商业用途。