家アント・グループ、線形アーキテクチャを組み合わせた世界初の1兆パラメータ思考モデル「Ring-2.5-1T」をオープンソース化
2月13日、アント・グループは、ハイブリッド線形アーキテクチャに基づく世界初の1兆パラメータ推論モデル「Ring-2.5-1T」をオープンソースとして公開した。 同モデルは、長文生成、数学的推論、エージェントタスクの実行において、オープンソースとしては最先端の性能を発揮し、エージェント時代における複雑なタスクを処理するための高性能な基盤を提供します。
生成効率に関しては、32Kを超える長文シナリオにおいて、「Ring-2.5-1T」のメモリアクセスは前世代モデルに比べて10分の1以下に低減され、スループットは3倍以上に向上しています。 深層推論において、このモデルは国際数学オリンピック（IMO2025）および中国数学オリンピック（CMO2025）の自己テストで、金メダルレベルのスコア（IMOで35、CMOで105）を達成しました。 また、Claude CodeやOpenClawといったパーソナルAIアシスタントなどのエージェントフレームワークとシームレスに統合され、多段階の計画立案やツールの呼び出しを可能にしています。
（図のキャプション：Ring-2.5-1Tは、数学、コード、論理といった難易度の高い推論タスクだけでなく、エージェント検索、ソフトウェア工学、ツール呼び出しといった長期実行タスクにおいても、オープンソースモデルとしてトップクラスの性能を発揮しています。）
複数の権威あるベンチマークにおいて、Ring-2.5-1Tは、DeepSeek-v3.2-Thinking、 Kimi-K2.5-Thinking、GPT-5.2-thinking-high、Gemini-3.0-Pro-preview-thinking、Claude-Opus-4.5-Extended-Thinkingなど、主要なオープンソースおよびクローズドソースモデルと体系的に比較されました。 数学的推論、コード生成、論理的推論、エージェントタスクの実行といった難易度の高いシナリオにおいて、オープンソースモデルの中でトップクラスの性能を達成しました。 特に「Heavy Thinking」モードでは、IMOAnswerBenchやHMMT-25といった数学競技ベンチマーク、およびLiveCodeBench-v6コード生成ベンチマークにおいて、比較対象となったすべてのモデルを上回り、強力な複雑推論能力とタスク横断的な汎化能力を実証しました。
Ring-2.5-1T は、Ling2.5 アーキテクチャに基づいています。アテンションメカニズムを最適化することで、長文推論の効率と安定性を大幅に向上させています。 活性化パラメータ数は、前世代の51Bから63Bに増加しました。ハイブリッド線形アテンションアーキテクチャの採用により、推論効率は前世代に比べて大幅に向上しています。 活性化パラメータ数がわずか32BのKIMI K2アーキテクチャと比較して、Ling2.5アーキテクチャは総パラメータ数1Tにおいて、長シーケンス推論タスクで顕著なスループットの優位性を示しており、この効率上の優位性は生成長が長くなるにつれてさらに高まります。
（図のキャプション：生成長ごとの効率比較。生成が長くなるほど、スループットの優位性がより顕著になる。）
AI大規模モデルの応用範囲が、短い会話から長文の処理、ファイル横断的なコード理解、複雑なタスク計画へと拡大する中、Ring-2.5-1Tは、長文出力シナリオにおける高い計算コストや推論速度の遅さといった課題に効果的に対処します。 また、本モデルのオープンソース化は、Ant Bailingチームが大規模トレーニングインフラ、アルゴリズムの最適化、およびエンジニアリング実装において持つ包括的な能力を浮き彫りにしており、エージェント時代における高性能かつ高効率な基盤モデルとして、業界に新たな選択肢を提供します。
現在、Ring-2.5-1Tのモデル重みと推論コードは、Hugging FaceやModelScopeなどの主要なオープンソースプラットフォームで公開されています。公式プラットフォームのチャット体験ページおよびAPIサービスは、まもなく利用可能になる予定です。
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