Ant Group publica en código abierto Ring-2.5-1T, el primer modelo de razonamiento del mundo con un billón de parámetros y una arquitectura mixta lineal

El 13 de febrero, Ant Group puso a disposición como código abierto el primer modelo de razonamiento del mundo con un billón de parámetros, Ring-2.5-1T, basado en una arquitectura lineal híbrida. Ofrece un rendimiento de código abierto de vanguardia en la generación de textos largos, el razonamiento matemático y la ejecución de tareas por parte de agentes, lo que proporciona una base de alto rendimiento para gestionar tareas complejas en la era de los agentes.

En cuanto a la eficiencia de generación, en escenarios de texto largo de más de 32K, el acceso a la memoria de Ring-2.5-1T es más de 10 veces menor que el de la generación anterior, mientras que el rendimiento es más de tres veces superior. En razonamiento profundo, el modelo alcanzó puntuaciones de nivel de medalla de oro (35 en la OMI y 105 en la OMC) en las pruebas de autoevaluación de la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO2025) y la Olimpiada Matemática China (CMO2025). Además, se integra a la perfección con marcos de agentes como Claude Code y los asistentes personales de IA OpenClaw, lo que permite la planificación en varios pasos y la invocación de herramientas.

(Pie de foto: Ring-2.5-1T alcanza un rendimiento líder entre los modelos de código abierto en tareas de razonamiento de alta dificultad, como las matemáticas, la programación y la lógica, así como en tareas de ejecución a largo plazo, tales como la búsqueda de agentes, la ingeniería de software y la invocación de herramientas.)

En múltiples pruebas de referencia de prestigio, Ring-2.5-1T se comparó sistemáticamente con los principales modelos de código abierto y de código cerrado, entre los que se incluyen DeepSeek-v3.2-Thinking, Kimi-K2.5-Thinking, GPT-5.2-thinking-high, Gemini-3.0-Pro-preview-thinking y Claude-Opus-4.5-Extended-Thinking. Alcanzó un rendimiento líder entre los modelos de código abierto en escenarios de alta dificultad, como el razonamiento matemático, la generación de código, el razonamiento lógico y la ejecución de tareas de agentes. En concreto, en el modo «Heavy Thinking», superó a todos los modelos comparados en pruebas de referencia de competiciones matemáticas como IMOAnswerBench y HMMT-25, así como en la prueba de referencia de generación de código LiveCodeBench-v6, demostrando una gran capacidad de razonamiento complejo y generalización entre tareas.

Ring-2.5-1T se basa en la arquitectura Ling2.5. Al optimizar el mecanismo de atención, mejora significativamente la eficiencia y la estabilidad del razonamiento con textos largos. El número de parámetros activados ha aumentado de 51 000 millones en la generación anterior a 63 000 millones. Gracias a la arquitectura híbrida de atención lineal, la eficiencia del razonamiento ha mejorado significativamente con respecto a la generación anterior. En comparación con la arquitectura KIMI K2, que solo cuenta con 32 mil millones de parámetros activados, la arquitectura Ling2.5 demuestra importantes ventajas de rendimiento en tareas de razonamiento con secuencias largas con un recuento total de parámetros de 1T, y esta ventaja de eficiencia aumenta a medida que crece la longitud de la generación.

(Pie de foto: Comparación de eficiencia en diferentes longitudes de generación. Cuanto más larga es la generación, más pronunciada es la ventaja en el rendimiento.)

A medida que las aplicaciones de los grandes modelos de IA se expanden desde conversaciones breves hasta el procesamiento de documentos largos, la comprensión de código entre archivos y la planificación de tareas complejas, Ring-2.5-1T aborda de forma eficaz los retos que plantean los elevados costes computacionales y la baja velocidad de razonamiento en escenarios de salida larga. La publicación de este modelo como código abierto también pone de relieve las amplias capacidades del equipo de Ant Bailing en materia de infraestructura de entrenamiento a gran escala, optimización de algoritmos e implementación de ingeniería, ofreciendo al sector una nueva opción de modelos base de alto rendimiento y alta eficiencia en la era de los agentes.

Actualmente, los pesos del modelo y el código de inferencia de Ring-2.5-1T se han publicado en las principales plataformas de código abierto, como Hugging Face y ModelScope. La página oficial de la plataforma dedicada a la experiencia de chat y el servicio de API estarán disponibles en breve.