Ant Ling

蚂蚁集团自研万亿级大規模モデル

大規模な言語モデル

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Bailing Large Model は、Ant Group が独自に開発した 1 兆レベルの大規模言語モデル製品ラインで、言語モデル Ling シリーズ、論理モデル Ring シリーズ、マルチモーダルモデル Ming シリーズが含まれます。 2026 年 4 月 30 日、Ant Group は兆レベルのフラッグシップモデル Ling-2.6-1T をオープンソース化しました。 MLA とリニアアテンションのハイブリッドアーキテクチャを使用して、「高速思考」メカニズムを構築します。これにより、1 兆のパラメータースケールを維持しながら知能対パフォーマンスの比率が大幅に向上し、主流の思考モデルのコストの 4 分の 1 しかかかりません。 Bailing の大規模モデルは、産業グレードの品質と複雑なワークフローの実際の実行率に焦点を当てており、主流のエージェントフレームワークにシームレスに統合されています。
Bailing モデルは Ant Group によって独自に開発され、Ant Group の汎用人工知能 (AGI) 計画の中核となる基本モデルシリーズです。同社は 2004 年に設立され、Alipay、Yu'E Bao、MYBank などの有名な製品を所有しています。 2025 年から 2026 年にかけて、Bailing 大型モデルは繰り返し更新され続けます。 Ring-flash-2.0 は 2025 年 11 月にリリースされ、Ling-2.5-1T と Ring-2.5-1T は 2026 年 3 月にリリースされ、Ling-2.6-1T は 2026 年 4 月にリリースされ、正式にオープンソースになります。 Bailing の大規模モデルは、Transformer およびハイブリッドエキスパート MoE アーキテクチャに基づいており、マルチエージェントコラボレーションアーキテクチャを導入しています。
Bailing Large Model は 3 つの主要な製品シリーズを提供します。Ling シリーズは一般的な言語処理に重点を置き、兆レベルの MoE アーキテクチャを採用しています。リングシリーズは、深い推論と認知能力に重点を置いています。 Ming シリーズはフルモーダルの相互運用性に重点を置いています。コア機能の点で、Bailing Big Model には 4 つの大きな利点があります。まず、I/O 比が高く、コストが主流の思考モデルの 4 分の 1 です。 2 つ目は、複雑なワークフローの実際の実行速度に重点を置いた工業グレードの品質であり、複数ステップのタスクが安定していて信頼性が高いことです。 3 番目に、開発者にとって使いやすく、主流のエージェントフレームワークにシームレスに接続されており、ツールの呼び出しやタスクのコラボレーションがスムーズです。 4 番目に、コード生成からリアルタイム完了までのすべてのシナリオをカバーし、1T からフラッシュまでの完全なソリューションを提供します。 2026 年 4 月にオープンソース化された Ling-2.6-1T は、従来の大規模モデル設計パラダイムを打ち破り、命令の実行、ツールの適応、およびロングコンテキスト機能を体系的に最適化します。 Ring シリーズは数学コンテストやプログラミングコンテストで好成績を収め、AIME 2025 数学コンテストでは 86.98 ポイントを獲得し、CodeForces プログラミングプラットフォームの ELO スコアは 90.23 ポイントに達しました。ユーザーは、テキスト対話、コード生成、画像およびビデオ分析、インテリジェントエージェントの自己調査をサポートする Ling Studio プラットフォームまたは tbox を通じて、Bailing の大規模モデルを体験できます。
Bailing Big Model は、無料トライアルと有料 API のビジネスモデルを採用しています。 Ling-2.6-flash はかつて、1 週間の期間限定の無料トライアルを提供していました。 API はユーザーに公開されており、OpenRouter および Bailing 大型モデル tbox を通じてサービスを取得できます。開発者は、「Treasure Box」エージェント開発プラットフォームを使用して、Ant Bailing などの多くの主流の大規模モデルの機能を呼び出し、多数のサードパーティ API とプラグインを使用してエージェントを最短 1 分で作成できます。特定の料金プランは開発者プラットフォームから取得する必要があります。
肯定的なレビューの観点から見ると、ユーザーは一般に、Bailing 大型モデルは優れた I/O 比と優れたコスト管理を備えていると信じています。オープンソースの Ling-2.6-1T は、数兆のパラメータを維持しながら効率を大幅に向上させ、「従来の大規模モデル設計パラダイムを突破する」と評価されています。 Ring シリーズは数学やプログラミングのコンテストで好成績を収めており、AIME 2025 や CodeForces の評価データも優れています。マルチエージェントコラボレーションアーキテクチャは開発者に好評です。否定的な意見としては、大手メーカーの製品なのでカスタマイズの余地が少ないという点です。ユーザーの中には、より充実したドキュメントやチュートリアルを望む人もいます。オープンソースモデルのエコシステムはまだ構築中です。使用シナリオには、コード生成、テキスト処理、オフィス支援、学術研究、インテリジェントな顧客サービスなどの分野が含まれます。
業界メディアは百陵大型モデルの技術革新について肯定的なコメントを寄せた。 Ling-2.6-1T オープンソースは、「GPT-4 と比べて高い知能と効率性を備えている」と評価されており、ハイブリッドアーキテクチャによる高速思考メカニズムの構築における重要なイノベーションです。 Tencent Cloud Developer Community は、Bailing モデルは大規模な思考モデルの「不可能な三角形」を打ち破り、リアルタイムの推論と詳細な思考の間のバランスを見つけたと報告しました。 SuperCLUE の中国大型モデル評価ベンチマークは、Bailing 大型モデルが中国の評価リストで優れたパフォーマンスを示していることを示しています。大手メーカー間のAI競争が激化している。 Baiding Big Model は、Baidu Wenxin、Alibaba Tongyi、Byte Doubao などと競争する必要があります。オープンソース戦略は開発者を惹きつけるのに役立ちますが、エコロジーの構築にはまだ時間がかかります。
Bailing モデルは Ant Group の製品として、Alibaba 製品と競合します。オープンソースモデルは、商用化に向けてまだ検討中です。大規模モデルのテクノロジーは急速に反復されるため、テクノロジーのアップグレードのリスクに注意を払う必要があります。
Bailing Large Model は、高性能 AI 機能を必要とする開発者、複雑な推論タスクを実行する研究者、エンタープライズレベルの AI アプリケーション統合の要求者、およびコストに敏感な中小規模のプロジェクトといったユーザーグループに適しています。個人的なレジャーやエンターテイメントのユーザー、またはパーソナライズされたインタラクションを強く求めるユーザーには適していません。代替案には、Baidu Wenxinyiyan、Alibaba Tongyi Qianwen、Byte Doubao、Kimi などの大手国内モデルや、OpenAI GPT や Claude などの海外製品が含まれます。
Bailing Large Model は、Ant Group が発売した重量級の国産大型モデル製品ラインであり、数兆パラメータ規模で優れたインテリジェンス対効率比とコスト管理を実現します。 2026 年のオープンソース Ling-2.6-1T は、中国の大手メーカーの技術力を示す重要なマイルストーンです。高いパフォーマンス要件を必要とする企業や開発者に適しています。特定のビジネスニーズに基づいて、エクスペリエンスに適したモデルバージョンを選択することをお勧めします。

ユーザーレビュー

Andrea.White

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百灵大模型的智效比太香了，成本只有主流思考模型的四分之一。

ScottLopez

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刚体验了Ling Studio，界面清晰，响应速度快，确实好用。

r89d17

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Ring-2.5-1T在数学竞赛中表现优秀，AIME 2025拿了86.98分。

KRobinson_2021

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作为开发者，百灵大模型接入Agent框架很方便，文档也写得不错。

CryptoP_ro

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万亿参数开源太猛了，蚂蚁这是要卷死谁。

Judith_Clark_6611

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用了一段时间，代码生成能力确实强，和GPT-4有得一拼。

BreadBud513

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Ling-2.6-flash限时免费，错过等一年。

Stella754

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百灵和通义都是阿里系的，哪个更强。

NatalieLong_885

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SuperCLUE中文评测榜单上，百灵排名很靠前。

云烟254

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百宝箱智能体开发平台太好用了，1分钟就能创建一个智能体。

常怡涛

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多模态能力强大，支持图片视频分析和生成。

NatalieWilson_2021

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打破思考大模型不可能三角，蚂蚁确实有技术实力。

GTaylor_77

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开源的Ling-2.6-1T性能很强，已经在用了。

AmberAlvarez5205

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个人开发者表示API价格还算友好，会继续使用。

LedgerLion854

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MoE架构确实高效，推理速度比纯Transformer快很多。

67l1nu07k

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CodeForces编程评测90.23分，程序员狂喜。

GeraldAnderson_Plus

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长上下文处理能力强大，128K完全没问题。

Jeremy_Gutierrez_Pro

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国产大模型里难得的高性能低价格组合。

Mary_Cooper_Pro

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希望后续能看到更多企业级应用案例。

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