蚂蚁百灵开源升级模型 Ling 系列 Agent 评测成绩领先(AG尊时)

蚂蚁百灵开源升级模型 Ling 系列 Agent 评测成绩领先(AG尊时)

模型开源 ·阅读约 3 分钟 ·AG尊时

蚂蚁百灵近日开源 Ling-3.1-flash-1019 与基础版模型,支持百万 Token 上下文,Agent 复杂任务表现大幅提升。

开源升级:模型面向个人智能体场景

蚂蚁百灵日前推出 Ling-3.1-flash-1019 版本,同时开放基础权重 Ling-3.1-flash-base。AG尊时1019 版针对复杂推理与智能体任务进行后训练,上下文窗口达到百万 Token 级别。AG尊时 开发者可直接获取权重用于后续适配。

基础版则保留训练前状态,便于研究者开展自定义预训练或微调工作。两款模型总参数均为 5600 亿,激活参数约 250 亿。

模型开源
模型开源

在第三方评测中,1019 版智能指数得分提升至 44 分,同等规模开放权重模型中位列第四。

性能对比:多项基准测试显著进步

1019 版在复杂知识工作与流程自动化测试中成绩分别提升 123 与 6 个百分点。科学推理与物理推理项目同样获得明显改善,体现出更强的多步骤任务处理能力。

相比前代,升级版在长程工作流场景下表现出更高稳定性,适合办公自动化与资料整理等实际需求。

基础能力:Base 版多项测试领先同类

Base 版在 47 项基准测试中 32 项取得最高分,涵盖数学、代码、推理与长文本理解领域。尽管参数规模小于对比模型,它在 MATH500 与 LongBench 等项目上仍保持优势。

该版本为开发者提供灵活起点,可通过监督微调或强化学习进一步优化特定领域表现。

视觉扩展:支持图片与界面理解

百灵同步训练视觉语言模型 Ling-3.1-flash-VL,已率先接入灵光产品。用户上传作业照片后,系统可核对解题过程并生成两周学习计划。

视觉能力增强让模型能解析截图与软件界面,为后续 Agent 应用提供更全面感知支持。

架构设计:降低计算开销与成本

模型采用混合线性 MoE 架构,结合 KDA 与门控 MLA 注意力机制,有效控制长文本计算量。每个 Token 仅激活 8 个专家与 1 个共享专家,推理效率显著提高。

尽管复杂任务 Token 消耗增加,官方仍保持权重免费开放,API 价格也维持较低水平,为开发者降低部署门槛。

模型开源智能体蚂蚁百灵长文本处理视觉模型