蚂蚁集团旗下的百灵大模型今日正式宣布，其最新迭代版本 ling-2.6-flash 全面开源。该模型同步发布 bf16、fp8、int4 等多种量化精度版本，旨在为全球开发者提供更广泛的硬件兼容性支持，显著降低大模型在实际场景中的部署与应用门槛。
作为一款兼顾性能与效率的旗舰级模型，Ling-2.6-flash 总参数量达 104B，其中动态激活参数为 7.4B。此前，该模型曾以匿名形式参与多项国际权威评测，并基于大量中英文混合任务及代码生成场景下的开发者反馈，完成了多轮专项优化，重点提升了语言切换稳定性与编程能力适配性。
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推理性能迎来跨越式提升
在底层架构设计上，Ling-2.6-flash 首次采用创新的混合线性计算范式，充分挖掘硬件算力潜力。实测表明，在主流 H20 显卡环境下，其峰值推理速度可达每秒 340 Token，吞吐表现大幅领先同档位竞品。
不仅如此，该模型在“智能效率比”维度同样突破显著。基准测试结果显示：在执行同等难度与规模的任务时，Ling-2.6-flash 所消耗的 Token 数量仅为同类模型的约 10%，切实助力企业级用户压缩长期推理成本。
大模型 Token 成本节约工具。在请求到达大模型之前自动压缩 prompt 和上下文，减少 60-95% 的 token 消耗，直接降低 API 成本。支持 Claude/OpenAI/Gemini 等主流模型，提供代理模式、CLI 包装、Python SDK 和 MCP Server 四种接入方式。内置一键安...
深度适配智能体（Agent）工作流
面向当前快速发展的 AI 智能体应用场景，蚂蚁集团对 Ling-2.6-flash 进行了针对性能力强化。无论是在多步骤工具协同调用，还是高复杂度、长链路的任务分解与规划中，该模型均展现出卓越的逻辑推演能力与端到端任务完成率。
目前，Ling-2.6-flash 已同步上线 Hugging Face 与 ModelScope 等主流开源平台。此次全量开源不仅是技术共享的重要举措，也体现了蚂蚁集团推动大模型普惠化、专业化落地的决心——在严守数据安全与隐私合规底线的前提下，携手各行业开发者共同拓展大模型技术的创新边界与应用纵深。
