アント・グループが Ling-2.6-1T を発表:トークン効率の高いタスク実行に最適化した1兆パラメータ・モデル

Gate Newsのニュース(4月27日)— アント・グループの inclusionAI が、Lingシリーズの新たな1兆パラメータ級のフラッグシップ・インストラクション・モデル「Ling-2.6-1T」をリリースしました。長いチェーンの推論モデルとは異なり、Ling-2.6-1T は、最小限のトークン消費で正確にタスクを実行するために設計された「Fast-Thinking(高速思考)」メカニズムを採用しています。

このモデルは Ling-1T から大幅なアップグレードを示しており、全体的な知能は GPT-5.4 の非推論モードに近づきながら、トークン効率も向上しています。Ling-2.6-1T は、エージェント時代における実行重視のタスク、つまりコードの修正、ツール呼び出し、複雑な指示への追従、そして高頻度の本番環境でのデプロイを対象としています。OpenRouter は現在、262.1k トークンのコンテキストウィンドウと最大 32.8k トークンの出力をサポートする無料の API アクセスを提供しています。

アント・グループは、今後数週間で Ling-2.6-1T をオープンソース化する計画を発表しました。

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