2026/1/28 13:46:30
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蚂蚁集团百灵团队重磅推出全新开源力作——Ring-mini-linear-2.0混合线性推理模型。该模型巧妙融合稀疏MoE架构与线性注意力机制#xff0…导语【免费下载链接】Ring-mini-linear-2.0项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-mini-linear-2.0蚂蚁集团百灵团队重磅推出全新开源力作——Ring-mini-linear-2.0混合线性推理模型。该模型巧妙融合稀疏MoE架构与线性注意力机制成功将长文本推理成本大幅压缩至传统密集模型的十分之一同时实现了128K超长上下文的高效处理为大模型推理效能树立了全新行业标准。行业现状从参数规模比拼到效能优化转型2025年大语言模型行业正经历着深刻的战略转型。《AI大模型与异构算力融合技术白皮书》中的数据显示当前主流开源模型的平均参数规模已达到671B但在实际部署过程中仅有37B参数被有效激活。这种严重的参数冗余现象极大地阻碍了大模型在产业中的实际落地应用。在此形势下美团、蚂蚁等科技巨头纷纷开源基于混合专家MoE架构的高效能模型这一举措标志着行业竞争的焦点已从过去单纯追求万亿参数的规模竞赛全面转向对效能比的极致探索与追求。如上图所示Ring-mini-linear-2.0采用了极具创新性的混合线性架构其中87.5%的层运用了线性Attention具体为28层线性4层标准并结合了旋转位置编码RoPE与分组RMSNorm优化策略。这种精心设计的架构使模型在保持高性能的同时实现了接近线性的计算复杂度为长上下文处理提供了坚实的基础。核心亮点三大技术革新重塑推理效率新格局1. 混合线性架构87.5%线性Attention占比的高效设计Ring-mini-linear-2.0构建于蚂蚁自主研发的Ring-flash-2.0 MoE基座之上其最大的创新点在于将主干Attention模块替换为自研的线性Attention融合模块。实际测试结果表明在上下文长度32k以上的应用场景中该模型Prefill阶段的吞吐量达到了Qwen3-32B的5倍而在生成长度为64k时解码吞吐量更是展现出接近10倍的显著优势。这些性能优化得益于对推理框架SGLang/vLLM v1的深度适配以及对线性算子的定制化加速。2. 超稀疏MoE设计6.1B激活参数实现40B性能水平该模型延续了1/32专家激活率的超稀疏设计理念总参数量虽高达1000亿但实际激活的参数仅为6.1B却能达到媲美40B规模密集模型的性能。在硬件部署方面仅需4张H20 GPU就能实现超过200 token/s的吞吐量每百万输出tokens的成本低至0.70美元与前代Ring模型相比推理成本降低了50%以上。3. 训推一致性优化攻克MoE模型RL训练难题针对MoE模型在强化学习RL阶段存在的稳定性问题蚂蚁团队从框架底层入手修正了训练与推理之间的逻辑差异并提出了三项重要改进措施算子级实现统一、关键模块精度统一KVCache与lm_head采用fp32以及确定性保障机制MOE专家选择引入稳定排序。实际测试结果显示经过这些修复后RL reward得到了显著提升并且首次实现了在RL阶段直接使用rollout probs而非training probs节省了30%以上的重前向计算时间。如上图所示Ring-mini-linear模型的架构包含了Token Embedding、MoE模块、线性注意力Linear Attention、分组查询注意力Grouped-Query Attention等关键组件。这种架构支持线性时间复杂度和长上下文推理并通过专家路由Router优化长序列处理。这种多层次的结构设计是实现模型高效能推理的核心关键。性能表现长文本处理与复杂推理能力双提升在数学推理、结构代码生成等复杂任务中Ring-mini-linear-2.0表现卓越。尤其在GSM8K数学基准测试中该模型达到了82.3%的准确率超越了同等规模的Qwen3-32B和Llama-3.1-405B模型。这一出色性能得益于模型在预训练阶段就强化了思维链CoT技术有效模糊了推理与非推理模型之间的传统界限。在长文本处理场景中Ring-mini-linear-2.0支持128K上下文窗口可完整解析300页技术文档或生成万字报告。经过SGLang推理框架优化后当生成长度为64k文本时解码速度达到180 token/s较同类模型提升了3-5倍。这一特性使其在法律合同分析、医学文献综述等专业领域具有极高的应用价值。行业影响推动大模型普惠化部署新时代Ring-mini-linear-2.0的开源向行业释放出明确信号混合线性架构正成为大模型落地应用的关键方向。目前该模型已同步上线多个平台开发者可通过以下命令快速启动pip install flash-linear-attention0.3.2 transformers4.56.1 git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-mini-linear-2.0这一先进技术路线的普及将加速大模型从实验室走向实际产业应用的进程。预计到2025年底企业级AI应用部署的门槛将降低70%以上。对于金融、医疗等对实时性要求较高的行业而言借助该模型有望实现本地化部署成本的大幅下降从而推动AI技术在更多领域的广泛应用。结论与前瞻蚂蚁百灵团队通过深度融合混合线性架构与超稀疏MoE不仅验证了小激活参数撬动大模型性能这一创新理念的可行性更为行业提供了一套完整的训推优化方案。展望未来随着算子融合技术的不断进步和硬件适配的持续深化混合线性模型有望在边缘设备上实现高效部署真正开启大模型普惠化应用的全新时代。建议开发者重点关注该模型在代码生成、数学推理等结构化任务中的应用潜力同时可通过SGLang/vLLM推理框架进一步挖掘其性能优化空间。收藏本文密切关注蚂蚁百灵团队的后续开源动态及时把握大模型效能革命带来的新机遇项目获取地址Ring-mini-linear-2.0项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-mini-linear-2.0【免费下载链接】Ring-mini-linear-2.0项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-mini-linear-2.0创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考