开源万亿参数模型出山：蚂蚁集团给 AI 来了个醒世一击

早上醒来，打开手机，看到一句话：蚂蚁集团刚把一款万亿参数的开源推理模型发出来了，而且号称在代码生成能力上能碾压 GPT‑5（无工具模式）。听起来像极了科幻片里 AI 自己觉醒后对人类说：“我也要上 GitHub”。

这条新闻最初由 IT 之家报道：蚂蚁集团开源其自研的首个万亿参数推理模型 Ring‑1T‑preview，据称其自然语言推理能力在 AIME25 得分 92.6 分，超越所有已知开源模型和 Gemini 2.5 Pro，逼近 GPT‑5（无工具）94.6 分。同时在 CodeForces、LiveCodeBench、ARC‑AGI‑v1 等基准上也有亮眼表现。

当然，这不是唯一消息源。我们在各种公开报道与社区讨论里，拼出下面这个更立体的版本。

🧠 Ring‑1T‑preview 看点速递 + 技术剖析

下面这些是我从多处报道、论坛讨论中整理出来的重点（以及我自己怀疑 / 好奇的地方）：

维度报道内容 / 特性潜在疑问 / 风险
开源 + 推理模型Ring‑1T‑preview 是 Ring‑1T 的预览版，目前公开推理权重 /架构“开源”在 AI 界常有不同层次：是只开源码？只开推理权重？还是全开训练 / 数据 / fine‑tune 过程？
推理能力基准在 AIME25 得 92.6 分，CodeForces 上 94.69 分，优于 GPT‑5（无工具）94.6 分这些分数是在哪种环境、什么条件下测的？无工具 + 有工具 + prompt 设置差异会很大。
多基准成绩在 LiveCodeBench、ARC‑AGI‑v1 等榜单上排在开源模型前列；在 IMO/数学题上也做了测试基准成绩是亮点，但实际工程任务（边界情况、异常输入、鲁棒性）往往更能反映真本事。
背后的架构 & 模型家族蚂蚁内部称其基于 “Ling 2.0 家族 + 大型参数基座 + 后训练优化”在行业里，越来越多模型采用 MoE（Mixture of Experts）、稀疏激活、专家模块等设计以减轻成本。蚂蚁之前也在芯片 /模型效率方向有动作（媒体披露其降低训练成本 ~20% 用国内芯片 + MoE 设计）
战略意图 &生态布局蚂蚁借此强化自家在 AI 开源领域的影响力。最近在 “全球大模型开源生态”上也有报告/路线图推出。想在开源阵营中占有一席之地，同时也有“先立足国内 / 自主可控”的部分动因。开源 AI / 推理模型若用得广，蚂蚁就可能成为底层基础设施提供方。

🧐 较趣味/揣测点：社区有声音说，开源模型比封闭模型更容易被“印象 / hack /偏差攻击” —— Ring‑1T 是否在对齐、安全、稳定性方向下了足够功夫，是一个关键考验。

社区讨论里也有一些有意思的声音。例如，有开发者质疑“benchmark 分数杀鸡／卖狗肉”：

“benchmark 上分高不等于在真实复杂任务里就好用，边界 case /极端输入才是痛点。”

这种声音在 AI 模型发布的时候几乎必然出现 — 各种 hype 和现实拉回的张力正是科技圈日常。

🚀 背后逻辑 & 戳中趋势：蚂蚁在玩什么大棋

为什么这个时间点要开源一个万亿参数推理模型？我们可以从几个趋势 /格局里看到野心与机会。

  1. 开源 vs 闭源的角力
    在 AI 领域，有越来越明显的 “封闭权重公司 / 开源阵营” 对峙趋势。开源让社区 /中小玩家能参与生态，也可能带来技术输入 /创新。蚂蚁开源 Ring‑1T，是下注自己在开源 AI 的话语权。(搜狐)
  2. 模型规模 + 推理效率赛道
    万亿参数不再是只有大厂能做的“炫技”数字，而是推理时要“激活 / 执行 /能效”设计才能落地现实场景。MoE、稀疏激活、专家路由、智能调度是关键技术路径。蚂蚁之前在训练 / 用芯片 /效率上就有动作。
  3. 产业下沉 + 基础设施定位
    如果 Ring‑1T 被广泛采用，蚂蚁就可能成为一些 AI 产品 /服务的“基础设施大脑供应商”。这跟做支付 /金融基础设施那条路有异曲同工之处。开源其实是通向广泛部署的一条路径。
  4. 国内自主可控 / 技术安全维度
    在全球 AI / 芯片竞争环境下，中国厂商越来越强调“自主可控、核心技术自研”。用国内芯片 + 自己的模型架构 + 开源生态，是一条对冲芯片 /模型封锁风险的路线。媒体也曾报道蚂蚁用国内芯片 + MoE 架构能降低训练成本 ~20%。
  5. Benchmark 文化 + 宣传张力
    在 AI 领域，“模型第几名 / benchmark 战绩”是科技公司重要的宣传武器。开源模型如果在多个 benchmark 上表现突出，就能迅速获得关注度、吸引开发者 /研究者参与。

所以从格局看，Ring‑1T 的发布不仅是一个模型事件，更像蚂蚁在 AI 版图里下的一子重棋：既要证明技术能力，也要开辟未来战场。

😂 幽默插句 + 吐槽 — AI 场边聊聊

  • 你以为开源后模型就 “谁都能拿来用”？错——推理环境、硬件兼容性、部署成本、调优门槛都可能把很多人挡在门外。
  • benchmark 分数高，是不是就比别的模型牛？未必。今天你跑 benchmark 明天你被舆论扒出一个 corner case 就出事。
  • 模型发布像明星出道：得封面、得成绩、得 hype。但真正能用得上、能扛住极端场景的模型，少之又少。
  • 有人说 AI 模型未来能“自己创业 / 自己开公司” ——等 Ring‑1T 太成熟了，我可能会让它去写稿赚钱 😏

📚 总结 / 思考：我们从 Ring‑1T 学到什么？关注什么？

重点回顾

  • 蚂蚁集团开源了自研的万亿参数推理模型 Ring‑1T‑preview，其在多个 benchmark 上表现优异，号称超越部分封闭模型。
  • 它代表一种战略：从“做金融 + 基础设施”向“做 AI 基础设施 / 大模型供应商”延展。
  • 技术路径上，效率 /可控 /推理优化是重点，MoE /稀疏激活 /专家模块可能是关键变量。
  • 但开源 + benchmark 成绩并不等于实际落地能力，稳定性、对齐、安全、部署成本、边缘情况表现才是真正试金石。

思考 / 提问给未来

  1. 在真实的工程任务里（极端输入、突发错误、边界 case），Ring‑1T 表现如何？
  2. 开源范围到底多大？是不是还保留一些“闭源关键部件”？
  3. 部署成本 / 推理效率是否能在常见硬件 /云环境下普遍落地？
  4. 安全 /对齐 /防滥用机制投入多少？开源容易被攻击 / 被“不良用途”利用是隐忧。
  5. 如果未来多个厂商都开源“万亿参数推理模型 + 自家优化”，最终谁跑得快 /稳 /便宜 /易用，才是赢家。

一句金句结尾

“真正强的 AI，不是 benchmark 排第一，而是极端输入下还能保持自洽不崩溃的那一个。”