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2025-10-17 0
中国大模型再破记录!蚂蚁开源全球首个"万亿巨人"，直接叫板GPT-5
十大品牌
2025年10月17日 19:03 0
admin
前言
9月刚过半，AI圈就炸出个大新闻。
蚂蚁集团在14号深夜突然官宣，正式发布全球首个开源的万亿参数思考模型Ring-1T。
这消息一出来，不少AI从业者连夜爬起来看测评。
有人直言“这模型的表现，怕是要让GPT-5都得绷紧神经”。
Ring-1T 与 DeepSeek V3.2：多任务实测性能对决
要知道两周前，大家还在围着Ring-1T的预览版讨论数学题解法。
没想到短短十几天，正式版不仅在国际数学奥林匹克（IMO）2025赛题里拿到银牌水平。
还在好几个权威基准测试中追上了DeepSeek V3.2。
这哪儿是单纯的模型发布，更像是给开源AI赛道投了颗“深水炸弹”，原本的竞争格局直接被搅活了。
先说说大家最关心的性能表现，尤其是在数学和代码这两个硬核领域。
在IMO 2025赛题测试里，Ring-1T的表现让不少人大吃一惊。
它借助多智能体框架AWorld，用纯自然语言推理。
一次性解出了第1、3、4、5题，这个成绩已经达到了IMO银牌水平。
除了数学，代码生成也是Ring-1T的强项。
在LiveCodeBench和CodeForces这两个权威代码测评平台上。
它的得分都冲进了开源模型的前列。
既然提到了开源模型，就不得不提DeepSeek V3.2，它也是目前赛道里的“热门选手”。
这款模型采用MoE架构，稀疏注意力机制让它在效率和泛化能力上表现突出。
就在上个月，DeepSeek还发布了V3.2-Exp版本。
新引入的DSA稀疏注意力机制，直接让长上下文计算成本下降了约75%。
为了更直观地看出两款模型的差距，不少开发者还做了实测对比。
涵盖SVG绘图、物理模拟、UI前端复刻和3D可交互界面这四类贴近实际应用的任务。
在SVG绘图任务里，大家给出的prompt是“骑自行车的鹈鹕”。
Ring-1T画出来的作品，车架、鸟身、轮子这些关键要素都很清晰，比例也比较协调。
而DeepSeek V3.2画的鹈鹕，出现了脚和身体分离、车把消失的问题，看起来有点“抽象”。
物理模拟任务更考验模型的细节处理能力。
要求建模小球在旋转六边形内受重力、摩擦、弹跳作用的物理行为。
两款模型都支持参数调节，但Ring-1T多了弹跳力度和墙面摩擦系数的细分设定。
UI前端复刻任务则贴近互联网行业的需求，要求做一个简版Word文档前端。
包含文本加粗、斜体、对齐方式、字体调整等功能。
Ring-1T做出来的界面，布局和常用的Word界面很像。
点击加粗、斜体按钮，文本样式能即时切换。
而DeepSeek V3.2做的界面，不仅少了“字体颜色调整”的开关。
点击“居中对齐”按钮时，还会出现文本错位的情况。
Ring-1T 的底层架构：技术支撑与稳定保障
最有意思的是3D可交互界面任务，目标是实现一个贪吃蛇游戏。
Ring-1T用JavaScript写出的代码，不仅能实现基本的蛇身移动、吃食物加分功能。
还加入了多关卡、加速、磁力吸附、双倍积分和护盾这些进阶机制。
玩起来和市面上的小游戏没什么差别。
而DeepSeek V3.2虽然能画出贪吃蛇的色块，但点击“开始游戏”按钮后。
蛇身根本不会动，相当于只做了个“静态海报”。
再说说Ring-1T的底层架构，它基于Ling 2.0架构，在Ling-1T-base的基础上训练而成。
值得一提的是，它支持最高128K的上下文窗口，这意味着它能处理更长的文本内容。
除此之外，蚂蚁还自研了一个叫Icepop（棒冰）的算法。
这个算法的作用是控制训练和推理阶段的算子精度差异，防止模型在训练过程中出现崩溃。
另外大规模万亿参数训练能稳定落地，还离不开强化学习系统ASystem的支撑。
现在Ring-1T的权重和训练框架，已经同步开源到了Hugging Face和魔搭社区。
开发者不管是想下载下来本地测试，还是通过Ling Chat、ZenMux接入API在线体验，都很方便。
而且蚂蚁的开源布局不止Ring-1T这一个点。
他们的大模型矩阵已经覆盖了从百亿到万亿级别的不同规模。
除了Ring-1T这样的通用模型，还有Ling-1T、多模态模型Ming等。
Ring-1T 的开源布局：生态构建与行业价值
同时，多智能体框架AWorld和Agent平台生态也在逐步完善。
有行业分析师指出，蚂蚁这样的布局，不仅能让开发者有更多选择。
还能推动整个开源AI生态的发展，毕竟更多人参与进来。
才能发现问题、解决问题，让模型变得更好。
Ring-1T的开源，无疑让中国在万亿参数开源思考模型领域有了更多话语权，也给AI行业注入了新的活力。
虽然现在Ring-1T和DeepSeek V3.2各有优势，短期里还会继续“较劲”，但最终受益的还是开发者和整个行业。
未来不管是模型性能的提升，还是生态的完善。
都值得大家期待，毕竟AI的发展。
就是在这样一次次的突破和竞争中不断前进的。
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