Ling-2.6-1T万亿级模型开源：面向复杂任务的综合旗舰AI

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2026-05-20

Ling-2.6-1T 正式开源：面向复杂任务的万亿级综合旗舰模型

我们于上周正式发布了 Ling-2.6-1T，并在此刻宣布将其全面开源。这标志着我们在构建面向真实世界复杂任务的人工智能底座上，迈出了关键一步。

当下，大模型的发展路径正在经历一场深刻的转型：模型正从一个擅长“单轮问答”的演示工具，演变为驱动真实业务系统的核心智能引擎。这一转变也重塑了业界对大模型能力评估的标准。过去，竞争焦点常集中在参数规模与榜单分数；如今，开发者与企业更关心的是：模型能否在复杂的上下文环境中稳定理解任务意图？能否精准遵循多步骤指令？能否可靠地调用各类工具？能否在多轮工作流中保持连贯、稳定的执行？更重要的是，这一切都需要在可控的成本、时延与Token消耗下实现。

在智能体（Agent）、代码生成、知识管理与自动化办公等实际应用场景里，模型扮演的角色早已超越了简单的问答。它被深度集成到系统流程中，承担起从任务规划、分步执行、动态修正到结果验证的全链路职责。因此，模型的真正价值，取决于其能否在长上下文、多工具协作、多重约束的复杂环境下，保持输出的稳定性与可靠性，能否将混乱的输入信息转化为清晰、可执行的指令序列，并最终以更低的Token开销和更高的成功率完成任务。

这正是我们倾力打造并开源 Ling-2.6-1T 的根本原因。

Ling-2.6-1T 的设计目标，并非单纯追求更长的思维链或制造参数规模的“体感”，而是系统性地针对真实世界的复杂任务，优化模型的**智效比（Intelligence Efficiency）、指令遵循精度、工具适配能力、长上下文处理与工程任务落地能力**。我们期望它能够成为复杂工作流中那个可靠、高效的核心大脑：既能理解宏大的业务目标并拆解出清晰的执行路径，也能在多样化的Agent框架、开发工具链及真实业务流程中稳健推进，直至交付高质量成果。

具体而言，Ling-2.6-1T 着重解决了以下三个核心痛点：

第一，在更低Token开销下，保持顶尖的综合智能水平。

通过创新的MLA与Linear Attention混合架构，并结合旨在抑制“过程冗余”的强化学习奖励策略，Ling-2.6-1T 在维持万亿参数能力上限的同时，显著降低了对冗长思考链的依赖。它借助更高效的“快思考”机制直达核心结论，从而在达成同等智能表现时，大幅降低了推理成本与输出Token消耗。

第二，在复杂任务中，实现更可靠、更稳健的多步执行能力。

在Agent、代码生成与工作流场景中，模型需要的远不止单点回答能力，而是对指令、工具、动态上下文及中间状态的持续把控与稳健推理能力。Ling-2.6-1T 加强了对复合型、多步骤任务的学习与泛化，在AIME26、SWE-bench Verified、BFCL-V4、TAU2-Bench、IFBench等一系列高难度执行类基准测试中，达到了开源模型的SOTA（State-of-the-Art）水平，充分证明了其处理复杂任务的综合执行力。

第三，推动万亿级大模型真正进入开发者和企业的生产工作流。

Ling-2.6-1T 具备了从代码生成到缺陷修复的完整工程落地能力，并与主流智能体（Agent）框架高度兼容，专为应对多工具调用、多步骤编排、多约束条件的复杂场景而设计。它的终极目标不是停留在一次惊艳的演示，而是成为真实业务系统中可部署、可协同、可持续运行的强大能力底座。

简而言之，Ling-2.6-1T 的追求不仅是“能力更强”，更是在真实应用中做到**更高效、更易落地、更智能可靠**。

以卓越智效比，释放强劲综合能力

在企业级部署与重度依赖复杂Agent工作流的实际业务中，大模型输出的语义冗余度，直接关系到系统的端到端延迟、计算资源消耗以及总体API推理成本，这已成为核心痛点。针对此，Ling-2.6-1T 在底层训练策略上进行了深度演进，将显著提升Token效率（即“智效比”）作为关键优化目标。通过演进式思维链策略与精准的上下文冗余判断机制，模型在构建逻辑路径时能有效规避无意义的语义堆砌，从而极大提升了输出信息密度。

高智效比优势显著：在权威的Artificial Analysis评测中，Ling-2.6-1T 仅消耗约1600万输出Token，便达到了约34分的综合智能指数（Intelligence Index），进入了图表中的高吸引力区间。这证明它能够在相对克制的Token消耗下，提供媲美顶级模型的综合智能表现。
综合智能步入领先梯队：相比Ling系列早期的旗舰模型Ling-1T，Ling-2.6-1T在综合能力上实现了显著跃迁，并已展现出与GPT-5.4（Non-Reasoning）同档的综合智能水准。
更贴合真实部署的平衡性：相较于部分依赖更高Token消耗来换取分数的模型，Ling-2.6-1T在能力、效率与成本之间取得了更优平衡，更适合需要同时兼顾任务完成质量、吞吐量与总体拥有成本（TCO）的真实业务场景。

与此同时，Ling-2.6-1T 以仅1600万tokens完成Artificial Analysis完整评测，在同类模型中展现出极其突出的Token效率，凸显了其在低成本、高吞吐与强落地性方面的综合优势。

专注复杂任务，全面提升多步执行稳定性

在数学推理、代码生成、工具调用、多步骤任务执行等多个关键维度，**Ling-2.6-1T 均展现出强大且均衡的综合能力**，对多样化的**智能体（Agent）框架、开发工具链与自动化工作流编排环境**具备出色的适配性，在多个高难度执行类基准测试上达到了开源模型的顶尖水平（SOTA）。

高难度推理能力领先：在**AIME26（美国数学邀请赛）**基准上，Ling-2.6-1T 显著领先于其他非思考（Non-Reasoning）类模型，展现出卓越的复杂问题分析与求解能力。
智能体（Agent）执行能力稳居第一梯队：在**SWE-bench Verified（软件工程）、TAU2-Bench、Claw-Eval、BFCL-V4**和**PinchBench**等一系列评测中，Ling-2.6-1T 均达到第一梯队水平，在工具调用、多步骤任务推进与真实工作流执行中均有稳定出色的表现。
卓越的长上下文理解与指令遵循能力：在**MRCR（16K-256K）**长文档理解与**IFBench（指令遵循）**评测中均取得高分，表明模型不仅具备强大的长文本信息提取与整合能力，同时能够确保在多重复杂约束下的执行准确率与逻辑一致性。

面向生产场景，让万亿级大模型真正可用、易用

网页与设计生成

在网页与设计生成场景中，Ling-2.6-1T 展现出强大的风格理解、视觉转译与前端结构生成能力。它不仅能快速生成高质量、符合标准的前端代码，完成基础页面搭建，还能根据用户对主题风格、品牌调性与使用场景的抽象描述，精准转化为具备差异化视觉表达的网页原型。在生成过程中，模型能对字体、配色方案、组件形态、信息层级和整体视觉氛围进行有意识的设计组织，使最终页面呈现出明确的设计意图与美感，而非简单套用通用模板。

无论是应对工业风、拟物化、博物馆风格，还是数据看板、电商页面、报告页、工具界面等多样化需求，Ling-2.6-1T 都能将抽象的风格指令转化为可视化、可交互、可进一步迭代的页面结果。这意味着它不仅具备扎实的代码生成能力，也拥有优秀的审美判断与页面结构规划能力，非常适合于多风格落地页、营销专题页、数据可视化报告、产品原型与交互展示页面的快速生成与概念验证。

代码生成与编程辅助

Ling-2.6-1T 可在人机协作模式下高效完成复杂的代码任务，并能便捷地集成到如OpenCode等coding agent框架中使用。通过恰当的提示与协作，它能胜任客户端、服务端、数据库开发等多样化的代码生成、补全与重构任务；甚至可以利用Web技术实现例如幻灯片演示等需要兼顾审美与功能性的综合开发任务。

写作与文本生成

在内容创作演示中，**Ling-2.6-1T 展现出更细腻、更可控、更具创造性的文本生成能力**。模型不仅能轻松完成广告文案、故事创作、品牌表达、社交媒体内容等多种类型的写作任务，还能根据用户指定的目标受众、应用场景、行文风格与表达目的进行精准调校。相比容易产生模板化、机械感和明显“AI腔”的通用生成结果，Ling-2.6-1T 更擅长通过营造画面感、控制语感节奏、创新叙事视角和传递情绪，生成更自然、生动且富有感染力的文本内容。

在多轮修改与迭代中，模型也能保持优秀的主题一致性与风格稳定性，为创作者提供接近专业文案协作的流畅体验。同时，Ling-2.6-1T 在多语言内容生成方面同样表现出色，能够结合广泛的世界知识，理解不同社区语境、文化梗、特定写作体裁与格式限制。例如，在生成Subreddit风格内容、英文诗歌创作等任务中，模型能够准确把握特定语境下的语气、结构与表达习惯，轻松完成从论坛帖文、诗歌创作到跨场景内容演示的多样化生成挑战。

智能体（Agent）与知识库应用

Ling-2.6-1T 具备强大的信息提纯与复杂内容调用能力。面对海量文档，它能精准提取关键知识点与核心结论；若接入长期记忆工具，则可作为高精度的记忆层，帮助理清复杂实体关系，为研究与决策工作提供强力辅助。我们已使用《百年孤独》的前两章文本进行了知识库实体抽取的验证测试，效果显著。

当前局限与未来演进计划

我们持续探索通用人工智能的边界，Ling-2.6-1T 已在复杂高难度推理与智能体（Agent）场景中取得显著突破。模型在复杂推理中已展现出卓越的Token效率，未来我们将持续优化其在知识密集型任务下的效率表现，追求更优的智能密度。同时，为应对真实世界更严苛的交互需求，我们将进一步优化Agent长程规划的全局一致性与复杂信息检索的精准度，并重点打磨复杂指令下的跨语言动态对齐能力，改善偶发的中英双语切换偏移现象。下一步，我们将继续拓宽模型性能边界，致力于推动全场景复杂任务的交付效率与交互体验迈向全新高度。

使用指南与体验反馈

开发者社区反馈

在Ling-2.6-1T API免费调用期间，我们收获了来自社区开发者的众多真实反馈。大家普遍注意到，Ling-2.6-1T 并非单纯追求参数规模或单次推理的惊艳表现，而是更强调**Token效率、在工作流中的稳定可重复执行能力，以及在真实生产力工具中的即插即用性**。这也进一步印证了我们对Ling-2.6-1T的产品定位：一款面向真实复杂任务，精心平衡了顶尖能力、卓越效率与高度可落地性的旗舰模型。