蚂蚁百灵发布万亿级思考模型 Ring-2.6-1T，支持推理强度自定义
近日，蚂蚁百灵（Ant Ling）宣布正式发布万亿级旗舰思考模型 Ring-2.6-1T。该模型专为 Agent 工作流、工程开发及科研分析等复杂生产环境打造，核心引入了可调节的 Reasoning Effort 机制，旨在打破大模型推理能力与资源消耗之间的固定配比，解决真实任务中推理成本与执行效率的平衡难题。
Ring-2.6-1T 提供 high 与 xhigh 两种推理强度模式。其中，high 模式针对高频 Agent 协作优化，具备低 Token 开销与快速多步执行特性，适用于多轮交互与任务拆解;xhigh 模式则面向数学竞赛、复杂逻辑探索等极端任务，提供更充分的思考空间。
在真实任务评测中，high 模式于 PinchBench 获得87.60分，超越了 GPT-5.4xHigh 及 Claude-Opus-4.7xhigh 等竞品;而在高难度推理层面，xhigh 模式在 AIME26取得95.83分，GPQA Diamond 达到88.27分，展现出稳健的科学理解能力。
此次发布标志着大模型竞争正从纯粹的参数规模竞赛转向“推理效能”的精细化运营。通过开放可调节的思考深度，Ring-2.6-1T 为开发者提供了更灵活的成本控制工具，有助于推动 AI 智能体在企业级工作流中的常态化落地。目前，该模型已上线 OpenRouter 开放限时一周免费体验，并计划于近期正式开源，此举有望进一步完善开源生态中的万亿级推理模型版图。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
近日，蚂蚁百灵（Ant Ling）宣布正式发布万亿级旗舰思考模型 Ring-2.6-1T。该模型专为 Agent 工作流、工程开发及科研分析等复杂生产环境打造，核心引入了可调节的 Reasoning Effort 机制，旨在打破大模型推理能力与资源消耗之间的固定配比，解决真实任务中推理成本与执行效率的平衡难题。
Ring-2.6-1T 提供 high 与 xhigh 两种推理强度模式。其中，high 模式针对高频 Agent 协作优化，具备低 Token 开销与快速多步执行特性，适用于多轮交互与任务拆解;xhigh 模式则面向数学竞赛、复杂逻辑探索等极端任务，提供更充分的思考空间。
在真实任务评测中，high 模式于 PinchBench 获得87.60分，超越了 GPT-5.4xHigh 及 Claude-Opus-4.7xhigh 等竞品;而在高难度推理层面，xhigh 模式在 AIME26取得95.83分，GPQA Diamond 达到88.27分，展现出稳健的科学理解能力。
此次发布标志着大模型竞争正从纯粹的参数规模竞赛转向“推理效能”的精细化运营。通过开放可调节的思考深度，Ring-2.6-1T 为开发者提供了更灵活的成本控制工具，有助于推动 AI 智能体在企业级工作流中的常态化落地。目前，该模型已上线 OpenRouter 开放限时一周免费体验，并计划于近期正式开源，此举有望进一步完善开源生态中的万亿级推理模型版图。
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