中国金融科技巨头蚂蚁集团正式入局万亿参数 AI 模型赛道，推出开源语言模型 Ling-1T。这款模型以 “平衡计算效率与高阶推理能力” 为核心定位，在复杂数学推理任务中展现出竞争力 —— 在 2025 年美国数学邀请赛（AIME）基准测试中准确率达 70.42%，超越 GPT-5（无工具 / 无深度思考状态下 59.43%）、Claude-4.1-Opus（37.55%）等竞品，仅略低于谷歌 Gemini 2.5 Pro（70.10%）。同时，蚂蚁集团同步发布专为扩散语言模型设计的推理框架 dInfer，形成 “模型 + 框架” 双轨策略，既夯实自身 AI 基础设施，也为行业提供高效推理工具，在全球 AI 竞争中凸显中国企业的算法创新实力。
Ling-1T 的核心优势在于 “高性能与高效率的兼顾”。从技术参数来看，该模型在保持 70.42% 推理准确率的同时，每道题平均输出 token 数超 4000，这意味着它能生成更详尽的解题过程与逻辑链，而非简单给出答案，这对金融、教育等需要透明推理的领域至关重要。例如，在处理复杂金融风险评估时，Ling-1T 可详细拆解 “用户信用评分计算→潜在风险因子分析→还款能力预测” 的全流程，为决策提供可追溯的依据。蚂蚁集团通过优化模型架构，避免了传统万亿参数模型 “高算力消耗” 的弊端，使其能在常规硬件环境中高效运行，降低企业级应用的门槛。
同步推出的 dInfer 推理框架，进一步释放了扩散语言模型的效率潜力。不同于 ChatGPT 等基于自回归模型的工具（按顺序生成文本），扩散语言模型采用并行生成方式，原本在图像、视频生成领域应用广泛，在语言处理中尚属新兴方向。dInfer 针对这一特性做了深度优化，在 HumanEval 代码基准测试中，蚂蚁集团自研的 LLaDA-MoE 扩散模型借助 dInfer，每秒可处理 1011 个 token，远超英伟达 Fast-dLLM 框架的 91 token / 秒、阿里巴巴 Qwen-2.5-3B 模型（基于 vLLM）的 294 token / 秒。这种效率提升对实时性要求高的场景（如智能客服、实时代码辅助）意义重大，能大幅减少用户等待时间。
从生态布局来看，Ling-1T 并非孤立产品，而是蚂蚁集团 AI 家族的重要组成部分。目前，蚂蚁已构建覆盖 “推理、语言、多模态” 三大类别的完整模型矩阵：“Ring 系列” 专注复杂推理（如 Ring-1T、Ring-flash-2.0），“Ling 系列” 主打标准语言任务（除 Ling-1T 外，还包括轻量版 Ling-lite、高效版 Ling-flash-2.0），“Ming 系列” 则聚焦多模态处理（可处理图像、文本、音频、视频，如 Ming-flash-omni、Ming-UniVision）。此外，还有采用混合专家（MoE）架构的实验性模型 LLaDA-MoE，通过 “按需激活模型模块” 进一步提升效率。这种多元化布局，能满足从日常对话到工业级推理、从单模态到多模态的全场景需求，例如金融机构可用 Ring 系列做风险推理，电商平台可用 Ming 系列做商品多模态推荐。
蚂蚁集团的策略选择，既顺应全球 AI 趋势，也贴合国内技术环境特点。在国际层面，开源已成为 AI 生态竞争的重要抓手，Ling-1T 与 dInfer 的开源，能吸引全球开发者参与优化，加速技术迭代，同时将自身技术定位为行业基础设施；在国内层面，受半导体出口限制影响，中国企业更注重通过算法创新与软件优化弥补硬件差距，扩散语言模型的并行生成特性、dInfer 的效率提升，均是 “软件定义 AI 能力” 的体现。值得注意的是，字节跳动此前也推出扩散语言模型 Seed Diffusion Preview，声称速度较自回归模型提升 5 倍，显示出国内行业对这一技术路线的集体关注。
不过，扩散语言模型的商业化仍面临挑战。目前，自回归模型因在自然语言理解与生成上的成熟表现，仍是客服、内容创作等 C 端应用的主流选择，扩散模型的实际落地场景还需进一步验证。蚂蚁集团也在通过多维度布局降低风险，例如同步开发支持自主 AI 智能体持续学习的 AWorld 框架，试图将模型能力与实际任务结合，提升商业化可能性。
总体而言，Ling-1T 与 dInfer 的发布，标志着蚂蚁集团从 “金融科技” 向 “AI 基础设施服务商” 的进一步延伸。其开源策略与多技术路线探索，不仅提升自身在全球 AI 领域的话语权，也为行业提供了兼顾 “推理深度” 与 “效率成本” 的新选择。未来，随着开发者生态的完善与落地场景的拓展，蚂蚁集团有望在 AGI（通用人工智能）的 “公共化、协作化” 发展中占据重要位置。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ma-yi-ji-tuan-fa-bu-wan-yi-can-shu-ai-mo-xing-ling1t-yi
