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当下，大模型领域的竞争重心已悄然转变——不再局限于参数规模与基准测试分数的比拼，而是聚焦于如何以更低投入、更高产出，在企业真实业务环境中实现可复制、可扩展、可持续的AI规模化落地。能否真正理解企业语言、贴合业务逻辑、解决实际问题，正成为衡量AI价值的关键标尺。
4月29日，蚂蚁数科正式发布Ling-2.6-flash商业增强版本——LingDT-2.6-flash。该模型以“Token效率”为核心设计理念，在相同评测任务下，相较同级别参数模型可减少高达90%的Token使用量，显著提升响应速度、降低调用成本，更契合企业级高频、高并发、长周期的部署需求。
据了解，LingDT-2.6-flash完整继承Ling-2.6-flash的技术基因，并在底层架构层面深度优化推理路径与计算调度机制，从源头提升Token利用效能，切实突破产业应用中的性能与成本瓶颈。
该模型整体参数量达104B，实际激活参数为7.4B，在保障复杂任务处理能力与专业推理水平的同时，大幅优化了推理延迟与资源占用率。此外，LingDT-2.6-flash内置金融级安全防护能力，全面支持私有化部署、多租户数据隔离、细粒度API权限控制等关键能力，严格满足企业对数据主权、合规审计与系统可控性的高标准要求，实现高性能与高安全的有机统一。
目前，LingDT-2.6-flash已在蚂蚁数科DT MaaS平台正式上线，首发期间享限时8折优惠：每百万tokens输入仅需0.48元，输出仅需1.44元，助力企业显著压缩AI规模化应用的综合成本。
蚂蚁数科长期扎根产业一线，始终坚持“高效能、低成本、强实用”的AI发展路径，构建起涵盖基础大模型、模型服务中间件、智能体开发平台及行业智能体应用的全栈式AI产品体系，并依托扎实的工程化交付能力，推动AI技术从实验室演示走向产线实战，在金融、能源、交通等关键领域加速规模化渗透。
以金融行业为例，蚂蚁数科持续推出面向垂直场景的AI模型产品，包括专注金融决策推理的Agentar-Fin-R1、轻量化MoE架构的LingDT-Fin-Mini 2.5等，通过“行业知识大脑”与“自动化执行手脚”的深度融合，打造兼具专业性、经济性与敏捷性的金融大模型解决方案。截至目前，已在银行、保险、证券、资管等领域落地超百个智能体应用，覆盖AI手机银行、智能理赔、实时风控、财富投顾等核心业务环节。
