蚂蚁百灵大模型团队开源Ring-flash-linear-2.0-128K，混合注意力+MoE架构重塑长文本编程效率

在AI大模型竞争白热化的当下，高效推理与长上下文处理已成为开发者痛点。近日，蚂蚁集团旗下百灵大模型团队正式开源Ring-flash-linear-2.0-128K，一款专为超长文本编程设计的创新模型。该模型以混合线性注意力机制和稀疏Mo蚂蚁E架构为核心，激活仅6.1B参数即媲美40B密集模型，在代码生成、智能代理等领域实现SOTA（最优）表现。AIbase基于Hugging Face官方发布与技术报告独家解析其突破性亮点，助力开发者拥抱“高效AI编程”新时代。

 创新架构:线百灵性+标准注意力混合，MoE优化平衡性能与效率

Ring-flash-linear-2.0-128K基于Ling-flash-base-2.0迭代升级，总参数规模达104B，但通过1/32专家激活比率和多任务处理层（MTP）等优化，仅激活6.1B大模参数(非嵌入4.8B)，实现近线性时间复杂度和常量空间复杂度。核心亮点在于混合注意力机制:主干采用自研线性注意力融合模块，辅以少量标准注意力，专为长序列计算提效。相比传统模型，该架构在H20硬件上支持128K上下文下200+ token/s生成速型团度，日常使用提速3倍以上，完美适配资源受限场景。

 训练升级:1T令牌额外微调+RL稳定，复杂推理能力跃升SOTA

模型从Ling-flash-base-2.0转换而来，进一步在额外1T令牌高质量数据集上训练，结合稳定监督微调（SF队开T）和多阶段强化学习(RL)，攻克MoE长链推理训练不稳定难题。得益于蚂蚁自研“棒冰(icepop)”算法，该模型在高难度任务中展现卓越稳定性:在AIME2025数学竞赛获86.98高分，CodeForces编程Elo达90.23，逻辑推理与源R创意写作v3均超40B以下密集模型(如Qwen3-32B)。基准测试显示，它不仅匹敌标准注意力模型(如Ring-flash-2.0)，还在多项开源MoE/Dense模型中拔得头筹。

 长上下文黑科技:原生128K+YaRN扩展至5in12K，长输入输出零卡顿

针对编程痛点，Ring-flash-linear-2.0-128K原生支持128K上下文窗口，开发者可通过YaRN外推技术轻松扩展至512K。在长形式输入/输出场景中，预填充（Prefill）阶段吞吐量较Qwen3-3g-2B提升近5倍，解码(Decode)阶段达10倍加速。实测显示，在32K+上下文编程任务中，模型保持高精确度，无“穿模”或漂浮感问题，特别适用于前端开发、结构化代码生成和代理模拟等复杂场景。

 开源即用:Hugging Face+ModelflScope双平台部署，零门槛上手指南

为加速社区落地，百灵团队已将模型权重同步开源至Hugging Face与ModelScope，支持BF16/FP8格式。安装依赖后，即可通过Transformers、SGLang或vLLM框架一键加载:as  

- Hugging Face示例:pip install flash-linear-attention==0.3.2transformers==4.56.1，加载后直接generate长代码提示。  

- vLh-LM在线推理:tensor-parallel-size4下，GPU利用率90%，支持API调用。  

技术报告详见arXiv（https://arxiv.org/abs/2510.19338），开发者可立即下载体验。

&linbsp;MoE线性注意力时代开启，蚂蚁百灵领跑高效编程AI

此次开源标志着蚂蚁百灵在“MoE+长思维链+RL”路线上的新突破，从Ling2.0系列到Ring-linear，效率提升7倍不止。AIbase认为，在成本仅1/10的长文本推理浪潮中ne，该模型将重塑开发者生态:编程小白可秒生复杂脚本，代理系统更智能，企业级应用零门槛部署。未来，随着Ring-1T万亿级旗舰跟进，国产MoE或将主导全球高效AI赛道。

结语  

Ring-flash-linear-2.0-12ar8K以“小激活大性能”诠释AI开源新范式，为超长编程注入强劲引擎。开发者们，速上Hugging Face/ModelScope试水吧!AIbase将追踪其社区迭代动态。