### [百灵大模型](https://hello123.com/) **Published:** 2026-10-28T09:24:00 **Author:** hello123 **Excerpt:** 百灵大模型是蚂蚁集团自研的全模态AI体系，包含Ling语言、Ring推理、Ming多模态三大系列。Ling-1… ## 百灵大模型是什么：万亿参数开源与免费额度 **百灵大模型**是蚂蚁集团自研的全模态 AI 体系，包含 Ling、Ring、Ming 三大系列。新用户试用前最该知道：**免费额度**有绑定支付宝的门槛。 ![百灵大模型截图](https://cdn.hello123.com/wp-content/uploads/2026/09/bailing-ai-model.jpg) 该体系覆盖语言、推理、**多模态**三条技术路线。Ling 系列负责通用语言任务，Ring 系列专注复杂推理，Ming 系列处理图文音视频。 > 根据公开数据，体系内包含万亿参数旗舰模型 Ling-1T。该模型在 20T+ 高质量语料上完成预训练，支持最高 128K **上下文窗口**。 开源策略覆盖多个系列。Hugging Face 与 ModelScope 均提供模型权重下载。**API** 调用每日提供 50 万 token 免费额度。 注册并绑定支付宝后才能获取 API Key。网页版无需注册即可体验。这一设定降低了试用门槛，但绑卡动作可能让部分用户犹豫。 ## 百灵大模型 实用功能：从语言到多模态 百灵大模型的功能覆盖语言、推理、多模态与训练效率四个维度，以下按类别说明。 | 功能类别 | 代表模型与关键数据 | | --- | --- | | 语言模型 | Ling-1T 为万亿参数旗舰；Ling-flash-2.0 总参数 100B、每 token 激活 6.1B；Ling-mini-2.0 总参数 16B、激活 1.4B | | 推理模型 | Ring-1T 是全球首个开源万亿参数思考模型，在 AIME 25、CodeForces 等基准取得 SOTA 表现 | | 多模态能力 | Ming 系列支持图文音视频统一处理，图像生成在 GenEval Benchmark 达到 89.7 分 | | 高效训练 | 算子融合优化使 1 万亿 Token 训练成本降至 508 万元，较传统方案降低 20% | | Agent 增强 | Ling-2.6-flash 在 BFCL-V4、SWE-bench Verified 等评测中，以 7.4B 激活参数取得接近更大模型的成绩 | ### Ling系列语言模型：2900亿参数增强版与轻量版 Ling 系列是百灵大模型的语言模型分支。Ling-1T 为万亿参数旗舰，定位通用语言任务。Ling-flash-2.0 是 100B 总参数的通用版，每 token 激活 6.1B。 Ling-mini-2.0 总参数 16B，激活仅 1.4B。官方称其性能可媲美 10B 以下 dense 模型。该系列通过稀疏 MoE 架构平衡参数规模与计算效率。 公开资料提到 2900 亿参数增强版与 168 亿参数轻量版。但当前开源列表未直接对应这两个数字。具体版本关系尚无官方明确说明。 ### Ring系列推理模型：Ring-1T开源与IMO银牌水平 Ring 系列专注复杂推理。Ring-1T 是全球首个开源的万亿参数思考模型。它在数学、代码、逻辑推理基准上表现突出。 该模型在 AIME 25、CodeForces、HMMT25、LiveCodeBench 等测试中取得 SOTA 表现。多项指标位列**开源模型**首位。 在 IMO2025 测试中获得银牌水平。人类偏好对齐测试中逼近 GPT-5 的成绩。这些数据来自官方技术报告与公开评测。 ### Ming系列多模态模型：图文音视频统一处理 Ming 系列实现原生多模态能力。2024 年 7 月，该系列完成原生多模态技术突破。可直接处理图文、音视频数据。 三大突破包括：模态协同、任务协同、语音统一。模态协同通过 MoE 架构让不同专家专注不同模态。任务协同提出非对称 **Token** 结构。 语音统一采用连续统一表征，实现语音理解与生成的统一。**图像生成**在 GenEval Benchmark 达到 89.7 分，属 SOTA 水平。 ## 怎么用 百灵大模型：从注册到API调用 百灵大模型提供网页版、API 调用与开源**部署**三种使用方式，以下按步骤说明。 1. 访问 ling.tbox.cn/chat，无需注册直接提问。 2. 如需 API，访问 ling.tbox.cn/open 注册并绑定支付宝。 3. 获取 API Key 后，在开发工具中配置 Base URL 为 api.tbox.cn/api/llm/v1。 4. 接口兼容 **OpenAI** 格式，可直接替换现有调用代码。 5. 开源模型从 Hugging Face 或 ModelScope 下载，支持本地部署。 ### 网页版在线体验：无需注册直接提问 网页版入口为 ling.tbox.cn/chat，无需注册或登录。输入框直接提问，模型实时返回回答。 网页版支持多模态输入，如图像解析。上下文窗口最高 128K token。适合快速验证模型基础能力。 该入口不提供 API Key。需注册后才能获取调用权限。 ### API调用配置：每日50万token免费额度 注册并绑定支付宝后，每日可获 50 万 token 免费调用额度。API Key 从平台账户中获取。 Base URL 为 api.tbox.cn/api/llm/v1。接口兼容 OpenAI 格式。可在 n8n、**智能体**平台等工具中直接配置。 免费额度适合开发测试与个人项目。商用大规模调用需关注后续定价政策。目前官方未公布超额收费标准。 ### 开源模型部署：Hugging Face与ModelScope下载 开发者可通过 Hugging Face 或 ModelScope 下载 Ling 系列模型。包括 Ling-1T、Ling-mini 等。 模型权重支持本地部署和定制化微调。Ling-2.6-flash 提供 BF16、FP8、INT4 多种精度版本。 不同精度对应不同硬件需求。INT4 版本可降低显存占用，适合消费级显卡。部署文档在 GitHub 仓库 inclusionAI 中提供。 ## 百灵大模型 同类竞品对比：与DeepSeek、Qwen的差异 百灵大模型与 **DeepSeek**、**Qwen** 在参数规模、多模态、开源策略与免费额度上存在差异，以下表格列出关键对比项。 | 比较维度 | 百灵大模型 | DeepSeek V3.2 | Qwen3-235B | | --- | --- | --- | --- | | 激活参数（典型） | 7.4B（Ling-2.6-flash） | 约 37B（官方未明确） | 约 22B（官方未明确） | | 上下文窗口 | 128K（网页版） | 128K | 256K | | 多模态能力 | 全模态支持 | 重点文本/代码 | 多模态支持 | | 开源策略 | 全系开源 | 部分开源 | 部分开源 | | 免费 API 额度 | 每日 50 万 token | 无固定免费额度 | 新用户赠送额度 | ### 与DeepSeek V3.2对比：激活参数与推理成本 Ling-2.6-flash 激活参数 7.4B。DeepSeek V3.2 激活参数未官方公开，行业估计约 37B。 推理速度方面，Ling-2.6-flash 在 4 卡 H20 条件下最高 340 tokens/s。Prefill 吞吐达到 Nemotron-3-Super 的 2.2 倍。 Token 消耗上，Artificial Analysis 评测显示 Ling-2.6-flash 完成同等任务仅需 15M tokens。约为同级竞品的 1/10。 ### 与Qwen3-235B对比：多模态能力与开源生态 百灵大模型全系开源，Qwen3-235B 部分开源。多模态方面，百灵支持图文音视频统一处理。Qwen3 系列多模态能力集中在 Qwen-VL 分支。 开源社区支持上，Qwen 系列在 Hugging Face 下载量更高。百灵大模型开源时间较晚，社区规模尚在积累。 应用场景覆盖：百灵深度绑定支付宝生态，在生活服务、医疗场景有落地。Qwen 在云服务与企业级部署更成熟。 ## 百灵大模型 实际场景表现：从PPT到医疗报告解读 百灵大模型在多个实际场景中已有应用，以下按场景列出表现。 - 智能客服：支付宝智能助理支持语音下单，如星巴克小程序直接购买。 - 医疗报告解读：可识别解读 100 多种医学检验报告，辅助毛发健康检测。 - **PPT** 生成：百宝箱平台中 PPT 应用表现最好，任务拆解流程完整。 - 数据分析：百宝箱提供数据分析应用，但用户反馈部分项目尚有不足。 - Agent **工作流**：Ling-3.0-Flash 定位执行节点，支持思考与非思考双模式。 ### 智能客服与生活服务：语音下单与多模态交互 支付宝智能助理集成百灵大模型。用户可直接用语音在星巴克小程序下单咖啡。 该场景依赖多模态能力中的**语音识别**与理解。2024 年 WAIC 上，蚂蚁展示了这一功能。 实际使用中，语音下单需要明确说出商品与规格。复杂定制需求可能仍需手动操作。 ### 医疗报告解读：100多种医学检验报告识别 多模态医疗大模型可识别解读上百种医学报告。包括检验检测报告、影像报告等。 该模型添加了百亿级中英文图文、千亿级医疗文本语料。支持智能问答、病历结构化、辅助诊断。 毛发健康检测是特色功能。用户上传头皮照片，模型给出脱发情况评估。该功能已嵌入部分医院服务流程。 ### PPT与文档生成：百宝箱平台的任务拆解流程 百宝箱平台提供 PPT、设计、数据分析等应用。每个应用有标准任务拆解流程和执行流程。 用户反馈 PPT 表现最好。设计类应用尚有不足。数据分析结果需要人工校验。 平台对小白用户友好。无需编程基础，通过拖拽配置即可创建智能体。 ## 百灵大模型 的核心亮点解析：成本与效率优势 百灵大模型的核心优势集中在 token 消耗、推理速度、免费额度与训练成本四个方面，以下列出关键数据。 - Token 消耗：Ling-2.6-flash 完成同等任务仅需 15M tokens，约为同级竞品 1/10。 - 推理速度：4 卡 H20 条件下最高 340 tokens/s，Prefill 吞吐为 Nemotron-3-Super 的 2.2 倍。 - 免费额度：注册绑定支付宝后每日 50 万 token 免费调用。 - 训练成本：国产芯片训练 1 万亿 Token 成本 **508 万元**，较传统方案降低 **20%**。 ### 推理成本降低90%：15M tokens完成同级任务 Artificial Analysis 完整评测显示，Ling-2.6-flash 仅消耗 15M tokens。约为 Nemotron-3-Super 等模型的 1/10。 这意味着推理成本降低约 **90%**。对于按 token 计费的 API 调用，直接减少费用。 该数据基于特定评测任务。实际业务场景中 token 消耗会因任务复杂度波动。 ### 免费调用额度：注册后每日50万token 绑定支付宝后，每日可获 50 万 token 免费额度。适合开发者测试与个人项目。 额度每日刷新，未用完不累计。商用场景需评估是否足够。 官方未公布超额后的收费标准。用户需关注后续定价政策。 ### 国产芯片训练：成本较传统方案降低20% 算子融合优化实现国产芯片高效训练。1 万亿 Token 训练成本降至 **508 万元**。 2025 年 3 月验证了国产设备训练可行性。训练性能对标英伟达 H800 芯片系统。 这一数据来自官方技术报告。实际部署中，国产芯片生态的软件兼容性仍需验证。 ## 百灵大模型 的更新频率：2026年密集发布 百灵大模型在 2026 年发布了多个重要版本，以下按时间顺序列出关键节点。 - 2026 年 4 月 29 日：Ling-2.6-flash 正式开源，提供 BF16、FP8、INT4 版本。 - 2026 年 7 月 23 日：Ling-3.0-Flash 上线开发者平台，7 月 24 日正式发布。 - 2026 年 7 月 24 日：Ling-3.0-Flash 在 OpenRouter 上线，限时免费一周。 - 2026 年 8 月 3 日：免费期结束，模型权重正式开源。 ### Ling-2.6-flash开源：104B参数与多精度版本 2026 年 4 月 29 日，Ling-2.6-flash 正式开源。总参数 104B，激活参数 7.4B。 提供 BF16、FP8、INT4 三种精度版本。开发者可根据硬件环境灵活选择。 该模型在 4 卡 H20 条件下推理速度最高 340 tokens/s。此前以 Elephant Alpha 匿名身份在 OpenRouter 测试两周。 ### Ling-3.0-Flash发布：124B参数与OpenRouter免费周 2026 年 7 月 23 日，Ling-3.0-Flash 上线。总参数 124B，激活参数 5.1B。 支持 256K 上下文窗口。支持思考模式与非思考模式两种推理形态。 7 月 24 日在 OpenRouter 上线，限时免费一周。免费期截至 8 月 3 日 23:00。期满后开源权重。 ## 百灵大模型 的行业地位：蚂蚁集团AI布局 百灵大模型是蚂蚁集团自研 AI 体系的核心。2023 年 11 月完成生成式 AI 服务备案。 2025 年推出万亿参数旗舰模型 Ling-1T。在国产大模型竞争中，该体系以开源和成本优势占据一席。 蚂蚁集团通过支付宝生态将模型能力落地。生活服务、医疗、金融是主要应用方向。 ### 备案与合规：首批生成式AI服务备案之一 2023 年 11 月，百灵大模型完成生成式 AI 服务备案。成为首批合规大模型之一。 备案意味着模型可在中国大陆公开提供服务。这是商业化落地的前提条件。 后续模型迭代是否需重新备案，官方未明确说明。 ### 开源影响力：Ring-1T全球首个开源万亿参数思考模型 Ring-1T 是全球首个开源的万亿参数思考模型。2025 年 10 月发布。 在数学、代码、逻辑推理基准上取得 SOTA 表现。多项指标位列开源模型首位。 该模型的开源降低了万亿参数模型的研究门槛。但部署需要大量算力，普通开发者难以本地运行。 ## 百灵大模型 的底层模型技术栈：MoE与Transformer 百灵大模型采用 Transformer 架构与混合专家 MoE 架构。基于万亿级 Token 语料训练。 上下文窗口从 32K 到 256K 不等。不同模型版本支持不同长度。 MoE 架构通过稀疏激活实现参数规模与计算效率的平衡。 ### MoE架构：参数规模与计算效率平衡 MoE 架构让模型总参数很大，但每 token 只激活部分专家。Ling-flash-2.0 总参数 100B，激活 6.1B。 Ling-mini-2.0 总参数 16B，激活 1.4B。激活参数小意味着推理时计算量低。 这种设计在保持模型容量的同时降低推理成本。但 MoE 模型的训练稳定性更难控制。 ### 训练优化：LPO方法与Icepop算法 LPO 方法和 Icepop 算法解决大规模思考模型训练稳定性问题。 Icepop 算法修正训练和推理阶段的精度差异。避免长周期训练中 GRPO 算法崩溃。 这些方法来自官方技术报告。具体实现细节未完全公开。 ## 参考资料 - [掘金](https://juejin.cn/post/7667103725027016758)（2026-07-27）— Ling-3.0-Flash 发布详情与参数信息 - [凤凰网](https://tech.ifeng.com/c/8siHQ785CKY)（2026-04-29）— Ling-2.6-flash 开源与性能数据 - [腾讯网](https://news.qq.com/rain/a/20260429A02PVT00)（2026-04-29）— Ling-2.6-flash 开源报道 - [IT之家](https://www.ithome.com/0/944/768.htm)（2026-04-29）— Ling-2.6-flash 开源与评测数据 ---