蚂蚁开源兆级参数模型 Ring-1T，综合能力逼近 GPT-5

综合中媒及港媒报导，蚂蚁集团正式推出兆级参数思考模型 Ring-1T，并全面开源模型权重与训练配方。该模型在「人类偏好对齐」测试（Arena-Hard V2）中，以 81.59 的成功率居于开源模型榜首，逼近 GPT-5-Thinking（High）82.91 的成绩，而用户现可透过 HuggingFace、魔搭社区下载模型，并通过蚂蚁百宝箱等平台线上体验。
为持续激发推理能力，蚂蚁百灵团队挑战了难度更高的IMO2025（国际数学奥林匹克）赛题，将Ring-1T接入多智慧体框架AWorld，使用纯自然语言推理进行解题；实验结果显示，Ring-1T仅用一次解出了第1、3、4、5题，达IMO银牌水准，成为首个能拿IMO国际奥数奖的开源系统。
据悉，兆级参数思考模型训练最大难题是训推精度差异，即训练阶段与推理阶段因实现细节差异导致的训练和推理精度不一致，进而导致训练崩溃。在Ring-1T模型中，蚂蚁采用了自研的「冰棒」（icepop）算法来应对这项行业难题，即用带掩码的双向截断技术，把训练-推理分布差异冻结在低水位，确保长序列、长周期训练不崩。
此外，应对兆级参数模型强化学习训练，蚂蚁还自研了高性能强化学习系统ASystem（其中包含已开源的高性能强化学习框架AReaL，特别针对兆级参数模型的显存管理和训推权重交换问题做了精细的优化，实现了单机显存碎片秒级回收、权重零冗余交换，把大规模RL训练稳定跑成日常。

消息来源：TechNews 科技新报