蚂蚁集团百灵大模型 Ling-2.6-flash 发布,匿名上线一周日均 tokens 调用达 100B 级
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4 月 22 日消息,蚂蚁集团旗下的百灵大模型今日宣布,推出一款
总参数量 104B
、
激活参数 7.4B
的 Instruct 模型
Ling-2.6-flash
。
一周前,代号为 Elephant Alpha 的匿名模型登陆 OpenRouter。上线以来,其调用量持续增长,
连续多日位列 Trending 榜首,日均 tokens 调用量达 100B 级别
。百灵大模型今日宣布 Elephant Alpha 正是百灵模型 Ling-2.6-flash 的匿名测试版本。

官方表示,面对持续攀升的 Token 压力,Ling-2.6-flash 选择了一条不同的技术路径:不是单纯依赖更长输出换取更高分数,而是围绕
推理效率
、Token 效率与 Agent 场景表现
进行系统性优化,在保持竞争力智能水平的同时,尽可能做到更快、更省和更适合真实业务场景。
Ling-2.6-flash 的核心能力体现在三个方面:
混合线性架构,释放推理效率:
通过引入混合线性架构,模型从底层优化计算效率,在 4 卡 H20 条件下推理速度最快可达到
340 tokens/s
,Prefill 吞吐达到 Nemotron-3-Super 的
2.2 倍
Token 效率优化,提升智效比:
在训练过程中对 Token 效率进行了针对性校准,力求以更精简的输出完成既定目标。在 Artificial Analysis 的完整评测中,Ling-2.6-flash 仅消耗
15M tokens
,约为 Nemotron-3-Super 等模型的
1/10
面向 Agent 场景进行定向增强:
针对当前需求最旺盛的 Agent 应用,在工具调用、多步规划与任务执行能力上持续打磨,使模型在 BFCL-V4、TAU2-bench、SWE-bench Verified、Claw-Eval、PinchBench 等评测中,即使面对激活参数更大的模型,依然能够取得相近甚至 SOTA 级别的表现

▲ Ling-2.6-flash 在 Agent 相关基准上达到同尺寸 SOTA 水平
为方便更多开发者快速体验 Ling-2.6-flash,百灵大模型将在 OpenRouter 与官方平台同步提供一周免费 API 调用。
免费期结束后,将按使用量计费:输入 0.1 美元 / 百万 tokens,输出 0.3 美元 / 百万 tokens,缓存命中 0.02 美元 / 百万 tokens(按 20% 计费)。
Ling-2.6-flash 官方 API 服务也已正式开放,官方免费期结束后,平台仍将提供每日 50 万 tokens 免费额度;超出部分按量计费:输入 0.6 元 / 百万 tokens,输出 1.8 元 / 百万 tokens。
IT之家注意到,官方表示,
模型的 BF16、FP8、INT4 等版本也将于近期正式开源。
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