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万亿模型Ring-2.5-1T深度评测：混合架构与全自动码农实战 AI新闻
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引言：开源万亿模型的新标杆
混合线性注意力：1:7 比例下的效率革命
Ring 巧妙地将注意力层分为两种模式：
1. 1/8 的层使用 MLA（Multi-Head Latent Attention）：负责精确的逐字理解，确保逻辑的严密性。
2. 7/8 的层使用 Lightning Linear Attention：通过线性复杂度实现大段内容的快速扫描。
这种 1:7 的黄金比例，使得模型在处理 32K 以上的长文本生成时，访存量降低了 10 倍以上，吞吐量提升了 3 倍。这意味着 Ring 在保持万亿参数规模的同时，拥有比同类 LLM 更快的推理速度，尤其在长程推理场景下优势巨大。
深度思考与纠错：不只是解题，更是审题
常规模型通常会顺着错误逻辑生搬硬套，但 Ring 在经过长达 26595 个 token 的思考后，明确指出题面存在漏洞，并给出了反例证明。随后，它自主补全了正确条件并给出了优雅的证明过程。这种能力源于其 Dense Reward 训练策略——对推理过程的每一步进行打分，而非仅仅关注最终答案。这种对逻辑链条的极致打磨，使其在 AGI 演进道路上迈出了坚实一步。
全自动码农：从自我理解到终端接管
在实际工程任务中，将 Ring 接入开源工具 opencode 后，它展现了极强的长程自主执行能力：
* 规范化开发：在编写代码前，它会自动生成详尽的 SPEC.md 产品规格文档。
* 闭环处理：在搭建 FastAPI REST API 时，面对报错信息，它能自主分析原因、修改代码并重新运行测试，直到 25 个测试点全部通过。
这种无需人工干预的开发循环，标志着大模型已具备成为初级甚至中级全栈工程师的潜力。
智能体基座：长链路任务的适配器
得益于大规模全异步 Agentic RL 训练，Ring 在搜索、工具调用和文件操作等任务中表现得游刃有余。对于开发者而言，将 max_tokens 设置在 32K 以上，能让这个万亿模型释放出最强的推理潜力。
结论：万亿开源模型开启新纪元
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