집앤트 그룹, 선형 아키텍처가 혼합된 세계 최초의 1조 매개변수 사고 모델 ‘Ring-2.5-1T’를 오픈소스로 공개
2월 13일, 앤트 그룹은 하이브리드 선형 아키텍처를 기반으로 한 세계 최초의 1조 매개변수 추론 모델인 ‘Ring-2.5-1T’를 오픈소스로 공개했다. 이 모델은 장문 생성, 수학적 추론, 에이전트 과제 수행 분야에서 최첨단 오픈소스 성능을 제공하며, 에이전트 시대의 복잡한 과제를 처리하기 위한 고성능 기반을 마련합니다.
생성 효율성 측면에서, 32K를 초과하는 장문 시나리오에서 Ring-2.5-1T의 메모리 액세스 횟수는 이전 세대보다 10배 이상 감소한 반면, 처리량은 3배 이상 증가했습니다. 심층 추론 분야에서 이 모델은 국제 수학 올림피아드(IMO2025) 및 중국 수학 올림피아드(CMO2025) 자체 테스트에서 금메달급 점수(IMO 35점, CMO 105점)를 달성했습니다. 또한 Claude Code 및 OpenClaw 개인 AI 비서와 같은 에이전트 프레임워크와 원활하게 통합되어 다단계 계획 수립 및 도구 호출이 가능합니다.
(그림 설명: Ring-2.5-1T는 수학, 코딩, 논리 등 난이도가 높은 추론 과제뿐만 아니라 에이전트 검색, 소프트웨어 엔지니어링, 도구 호출과 같은 장기 실행 과제에서도 오픈소스 모델 중 최고의 성능을 달성합니다.)
여러 권위 있는 벤치마크를 통해 Ring-2.5-1T는 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 등 주요 오픈소스 및 비공개 소스 모델들과 체계적으로 비교되었습니다. 이 모델은 수학적 추론, 코드 생성, 논리적 추론, 에이전트 과제 실행과 같은 고난이도 시나리오에서 오픈소스 모델 중 최고의 성능을 달성했습니다. 특히 ‘Heavy Thinking’ 모드에서는 IMOAnswerBench 및 HMMT-25와 같은 수학 경시대회 벤치마크는 물론, LiveCodeBench-v6 코드 생성 벤치마크에서도 비교 대상 모델들을 모두 능가하며, 강력한 복합 추론 능력과 과제 간 일반화 능력을 입증했습니다.
Ring-2.5-1T는 Ling2.5 아키텍처를 기반으로 합니다. 어텐션 메커니즘을 최적화하여 장문 추론의 효율성과 안정성을 크게 향상시켰습니다. 활성화된 매개변수의 수는 이전 세대의 51B에서 63B로 증가했습니다. 하이브리드 선형 어텐션 아키텍처의 지원으로 추론 효율성이 이전 세대보다 크게 향상되었습니다. 활성화된 파라미터가 32B에 불과한 KIMI K2 아키텍처와 비교할 때, Ling2.5 아키텍처는 총 파라미터 수 1T에서 장문 추론 작업에 있어 상당한 처리량 이점을 보여주며, 이러한 효율성 이점은 생성 길이가 늘어날수록 더욱 커집니다.
(그림 설명: 다양한 생성 길이에 따른 효율성 비교. 생성 길이가 길수록 처리량 이점이 더욱 두드러집니다.)
AI 대형 모델의 적용 영역이 짧은 대화에서 긴 문서 처리, 파일 간 코드 이해, 복잡한 작업 계획 수립으로 확대됨에 따라, Ring-2.5-1T는 긴 출력 시나리오에서 발생하는 높은 계산 비용과 느린 추론 속도의 문제를 효과적으로 해결합니다. 이 모델의 오픈소스화는 Ant Bailing 팀의 대규모 훈련 인프라, 알고리즘 최적화 및 엔지니어링 구현에 대한 포괄적인 역량을 강조하며, 에이전트 시대에 업계에 고성능·고효율 파운데이션 모델을 위한 새로운 선택지를 제공합니다.
현재 Ring-2.5-1T의 모델 가중치와 추론 코드는 Hugging Face, ModelScope 등 주요 오픈소스 플랫폼을 통해 공개되었습니다. 공식 플랫폼의 채팅 체험 페이지와 API 서비스는 곧 제공될 예정입니다.
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