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inclusionAI Hugging Face models

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9月29日周二
9月24日周四
  1. inclusionAI Hugging Face models60

    inclusionAI 开源 Ling-mini-2.0:16B 总参数 MoE 模型,激活仅 1.4B

    inclusionAI 开源 Ling 2.0 系列首个模型 Ling-mini-2.0,总参数 16.26B、每 token 激活 1.4B(非嵌入 789M),采用 1/32 激活比 MoE 架构,称可达到 7–8B dense 模型的等效性能,在 H20 上简单 QA 场景生成速度超过 300 token/s,支持 128K 上下文(YaRN)。

    推荐理由:官方发布了完整的参数配置、推理速度、训练吞吐和预训练检查点,读者可以据此评估小激活 MoE 在端侧和继续训练中的可用性。

  2. inclusionAI Hugging Face models62

    inclusionAI 开源 Ling-flash-2.0:100B 总参数、6.1B 激活的 MoE 模型

    inclusionAI 正式开源 Ling 2.0 架构下的第三个 MoE 大语言模型 Ling-flash-2.0,总参数 100B、激活参数 6.1B(非嵌入 4.8B),基于 20T+ tokens 数据训练并经 SFT 和多阶段强化学习。

    推荐理由:官方给出参数结构、基准对比和推理速度数据,读者可据此评估小激活 MoE 替代 40B 稠密模型的可行性。

  3. inclusionAI Hugging Face models68

    inclusionAI 开源发布万亿参数思考模型 Ring-1T

    inclusionAI 正式发布开源思考模型 Ring-1T,总参数 1 万亿、激活 50B,基于 Ling 2.0 架构和 Ling-1T-base,上下文经 YaRN 扩展至 128K,权重可在 Hugging Face 与 ModelScope 下载,并支持 Ling Chat 和 ZenMux 体验与 API 调用。

    推荐理由:官方发布开源万亿参数思考模型,给出 IMO 与 ICPC 实测结果和 Icepop、ASystem 训练细节,便于评估其推理与部署价值。

  4. inclusionAI Hugging Face models62

    inclusionAI 开源 Ling-2.5-1T:1T 总参数、63B 激活的即时模型,支持 1M 上下文

    inclusionAI 发布并开源 Ling-2.5-1T,总参数 1T、激活 63B,预训练语料扩至 29T tokens,经 YaRN 外推支持最长 1M tokens 上下文。

    推荐理由:官方模型卡给出架构、token 效率和长上下文评测细节,可帮助读者评估这款万亿参数即时模型对现有部署工作流的适配。

  5. inclusionAI Hugging Face models69

    inclusionAI 正式开源 Ling-2.6-flash:104B 总参数、7.4B 激活的混合线性 MoE 模型

    inclusionAI 正式开源 instruct 模型 Ling-2.6-flash,总参数 104B、激活 7.4B,采用 1:7 MLA + Lightning Linear 混合线性注意力与高稀疏 MoE 架构。

    推荐理由:官方给出架构细节、340 tokens/s 推理速度和 15M tokens 评测用量等数据,也坦承工具幻觉局限,读者可据此评估高频率 Agent 部署场景的适配度。

  6. inclusionAI Hugging Face models60

    inclusionAI 发布万亿参数推理模型 Ring-2.6-1T

    inclusionAI 发布万亿参数旗舰推理模型 Ring-2.6-1T,主打真实生产环境中的 Agent 执行与复杂推理,上下文长度由 128K 扩展到 256K(YaRN),采用 MIT License 开源。

    推荐理由:官方发布页给出 Agent 执行、推理档位和异步 RL 训练的具体做法与基准数字,读者可据此评估其在生产场景的适配价值。

9月23日周三
9月15日周二
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