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蚂蚁inclusionAI已在HuggingFace平台上线名为AI-Transparency的公开仓库，集中发布旗下Ling、Ring、Ming三大产品线各版本模型的训练内容摘要。此举并非模型权重开源，而是一次面向“模型究竟用哪些数据训练而成”这一核心问题的主动说明——仓库中仅包含结构化文档，不含任何模型权重，亦不提供原始训练数据集，却清晰列明了从Ling-2.0至Ling-3.0、Ring-2.0到Ring-2.6，以及Ming-Omni和两款16B-A3B多模态模型（UniAudio-16B-A3B、UniVision-16B-A3B）的完整训练路径与构成逻辑。
该摘要体系的设计本身即体现合规导向：整体严格遵循欧盟《人工智能法案》Regulation (EU) 2024/1689第53条第1款d项所规定的“通用AI系统训练内容摘要模板”。换言之，这不是一次技术团队自发撰写的技术日志，而是依据欧盟对基础模型提供方的法定披露义务，将训练信息呈现标准化、格式化、可验证化的实践。每份文档均明确限定适用范围，仅覆盖其标题中精确指定的模型及版本——例如标注为Ling-2.0的摘要，仅适用于Ling-2.0及其衍生变体（含Ling1T、Ling-flash2.0、Ling-mini-2.0），不会因同属Ling系列或带有量化后缀（如-quant、-int4）而自动延伸效力。
梳理清单可见覆盖广度显著：Ling系列横跨2.0、2.5、2.6至3.0多个迭代，其中Ling-3.0进一步细分为纯语言大模型（含flash、tiny、flash-fin子版本）与视觉语言融合版（Ling-3.0-flash-VL）；Ring系列涵盖2.0、2.5-1T与2.6-1T；Ming家族则同步公开Omni全模态模型（含flash-omni-preview与flash-omni-2.0）及统一音频/视觉双通道模型。所有摘要均标注对应模型版本号与文档更新时间戳，内容聚焦于该版本在规定抽象层级下的训练语料构成描述，不涉及原始数据分发，亦不赋予第三方任何内容使用权；官方亦特别注明：文档发布不构成权威认证、政策背书，亦不意味inclusionAI全部模型均已纳入该披露范围。
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