Ling-2.6-1T 正式开源：面向复杂任务的万亿级综合旗舰模型

2026-04-30阅读 0热度 0

旗舰模型

Ling-2.6-1T 正式开源：面向复杂任务的万亿级综合旗舰模型

上周，我们发布了 Ling-2.6-1T；今天，我们将 Ling-2.6-1T 正式开源。

大模型的发展轨迹正在发生一个根本性的转变：从“单轮问答”的演示场景，走向支撑真实业务系统的核心引擎。这意味着，行业对模型能力的评判标准也在悄然改变。过去，竞争往往围绕着参数规模和榜单分数展开；而现在，开发者和企业更关心的是，模型能否在复杂的上下文中稳定理解任务，能否精准遵循指令，能否可靠地调用工具，又能否在多步骤的工作流中持续执行——并且，这一切都必须在成本、延迟和Token消耗可控的前提下完成。

在Agent、代码生成、知识管理和自动化办公等实际场景中，模型扮演的角色早已超越了“答题器”。它被深度嵌入到系统内部，承担起规划、执行、修正、验证和交付等一系列连续任务。因此，模型能否在长上下文、多工具、多约束的环境下保持稳定输出，能否将杂乱的输入信息整理成清晰可执行的指令，能否在反复调用中维持较低的Token开销和更高的任务完成率，就成了衡量其价值的关键。

这正是我们推出 Ling-2.6-1T 的核心出发点。

Ling-2.6-1T 的设计目标，并非单纯追求更长的思考链或制造参数规模的“体感”，而是面向真实世界的复杂任务，系统性地优化模型的智效比、指令执行、工具适配、长上下文承接和工程任务处理能力。我们希望它能成为复杂工作流中那个可靠的核心：既能理解宏大的目标并拆解出清晰的路径，也能在多样化的Agent框架、开发工具链和真实业务流程中稳定推进，直至交付结果。

具体来说，Ling-2.6-1T 重点解决了三个关键问题：

第一，在更低Token开销下保持强综合智能。

依托MLA与Linear Attention的Hybrid架构创新，并结合了抑制“过程冗余”的强化奖励策略，Ling-2.6-1T在保持1T参数能力上限的同时，减少了对冗长思考链的依赖。它通过更高效的“快思考”机制直达结果，从而显著压缩了达到同等智能水平所需的输出成本。

第二，在复杂任务中实现更可靠的多步执行。

在Agent、代码生成和工作流场景中，模型需要的远不止单点回答能力，而是对指令、工具、上下文和中间状态的持续把控能力，以及在噪声环境下的稳健推理。Ling-2.6-1T 加强了对复合型任务的学习，在AIME26、SWE-bench Verified、BFCL-V4、TAU2-Bench、IFBench等执行类基准测试中达到了开源模型的SOTA水平，充分展现了其面向复杂任务的综合执行能力。

第三，让万亿级模型真正进入开发者和企业的生产工作流。

Ling-2.6-1T 具备了从代码生成到缺陷修复的完整工程落地能力，并与主流Agent框架高度兼容，适用于多工具、多步骤、多约束的复杂场景。它的目标不是停留在单次惊艳的演示，而是成为真实业务系统中可部署、可协同、可持续运行的能力底座。

简而言之，Ling-2.6-1T 追求的不仅是“更强”，更是在真实使用中做到更高效、更落地、更智能。

以高智效比释放强综合能力

在企业级部署和重度依赖复杂Agent工作流的实际业务中，大模型输出的语义冗余度，直接牵动着系统的端到端延迟、计算资源消耗以及总体的API推理成本。这已经成为一个核心痛点。针对这一点，Ling-2.6-1T 在底层训练策略上进行了深度演进，将大幅提升Token效率作为关键优化维度。通过演进式思维链策略与针对性的上下文冗余判断机制，模型在构建逻辑路径时能够有效规避无意义的语义堆砌，从而极大提升了输出的信息密度。

高智效比优势突出：在Artificial Analysis评测中，Ling-2.6-1T 仅用约16M输出Token就达到了约34分的Intelligence Index，进入了图表中的高吸引力区间。这说明它能够在相对克制的Token消耗下，提供强劲的综合智能表现。
综合智能已进入领先模型区间：相比Ling系列早期的旗舰模型Ling-1T，Ling-2.6-1T在能力上实现了显著跃迁，并已展现出与GPT-5.4（Non-Reasoning）同档的综合智能表现。
更适合真实部署的能力—效率平衡：相较于部分依赖更高Token消耗来换取分数的模型，Ling-2.6-1T在效率与能力之间取得了更佳的平衡，更适合需要同时兼顾成本、吞吐量与任务完成度的真实业务场景。

与此同时，Ling-2.6-1T 以仅16M tokens完成Artificial Analysis完整评测，在同类模型中展现出极其突出的Token效率，体现了其在低成本、高吞吐与强落地性方面的综合优势。

面向复杂任务，提升多步执行稳定性

在推理、代码、工具调用、多步任务执行等多个维度，Ling-2.6-1T 展现出均衡的综合能力，对多样化的Agent框架、工具链与工作流编排环境具备良好的适配性，在多个执行类基准测试上达到了开源SOTA水平。

高难推理能力突出：在AIME26上，Ling-2.6-1T 显著领先于其他非思考模型，展现出更强的复杂问题分析与求解能力。
Agent执行能力处于第一梯队：在SWE-bench Verified、TAU2-Bench、Claw-Eval、BFCL-V4和PinchBench上，Ling-2.6-1T 均达到第一梯队水平，在工具调用、多步任务推进与真实工作流执行中均有出色表现。
长上下文理解与优秀的指令遵循能力：在MRCR（16K-256K）和IFBench上均取得较高分数，表明模型不仅具备更强的长文本理解能力，同时能够保证在多重约束下的执行准确率与逻辑一致性。

面向生产场景，让万亿模型真正可用

网页和设计生成

在网页和设计生成场景中，Ling-2.6-1T 展现出较强的风格理解、视觉转译与前端结构生成能力。它不仅能够快速生成高质量的前端代码，完成基础页面搭建，还能根据用户对主题、风格与使用场景的描述，精准转化为具有差异化视觉表达的网页原型。在生成过程中，模型能够对字体、配色、组件形态、信息层级和整体视觉氛围进行有意识的设计组织，使页面呈现出明确的设计意图，而非简单套用通用模板。

面对工业风、拟物化、博物馆风格、数据看板、电商页面、报告页、工具界面等多样化需求，Ling-2.6-1T 能够将抽象的风格指令转化为可视化、可交互、可进一步迭代的页面结果。这意味着它不仅具备代码生成能力，也具备一定的审美判断与页面结构规划能力，适合用于多风格落地页、专题页、可视化报告、产品原型和交互展示页面的快速生成与验证。

代码能力

Ling-2.6-1T 可在人机协作中完成复杂的代码任务，在OpenCode等coding agent中便捷使用。通过合适的协作和指示，它能胜任客户端、服务端、数据库研发等多样化的代码生成任务；也能以Web技术实现例如幻灯片演示等需要审美和设计的开发任务。

写作和文本生成

在内容创作演示中，Ling-2.6-1T 展现出更细腻、更可控的文本生成能力。模型不仅能够完成广告文案、故事创作、品牌表达、社交媒体内容等多类型写作任务，还能根据用户指定的受众、场景、风格与表达目标进行精准调整。相比容易出现模板化、机械感和“AI腔”的通用生成结果，Ling-2.6-1T 更擅长通过画面感、语感控制、视角创新和情绪表达，生成更自然、更生动、更具感染力的文本内容。

在多轮修改中，模型也能够保持主题一致性与风格稳定性，为创作者提供接近专业文案协作的写作体验。同时，Ling-2.6-1T 在多语言内容生成中也展现出较强能力，能够结合广泛的世界知识，理解不同社区语境、文化梗、写作体裁与格式限制。例如，在Subreddit风格内容生成、英文诗歌创作等任务中，模型能够准确把握语气、结构和表达习惯，完成从论坛帖文、诗歌创作到跨场景内容演示的多样化生成任务。

Agent和知识库

Ling-2.6-1T 具备强力的信息提纯与复杂内容调用能力。在海量文档中，它能精准提取关键知识点；若接入长期记忆工具，可作为高精度的记忆层，理清复杂实体关系，为工作提供辅助。我们在这个例子中用「百年孤独」的前两章进行了知识库实体抽取的验证。

局限性与未来计划

延续对通用智能的探索，Ling-2.6-1T 在高难度推理与Agent场景中取得了显著突破。模型在复杂高难度推理中已展现出色的Token效率，未来我们将持续提升其在知识密集型任务下的Token效率表现，追求更优的智能表现。同时，面对真实世界更严苛的交互需求，我们将进一步优化Agent长程规划的全局一致性与复杂信息检索能力，并重点打磨复杂指令下的跨语言动态对齐，改善偶发的中英双语切换偏移现象。下一步，我们将继续拓宽模型性能边界，推动全场景复杂任务的交付效率与交互体验全面进化。

使用与体验

开发者反馈

在Ling-2.6-1T API免费调用期间，社区开发者给出了许多真实反馈。大家普遍关注到，Ling-2.6-1T 并不是单纯追求参数规模或单次推理表现，而是更强调token效率、工作流中的稳定重复执行，以及在真实生产力工具中的可用性。这也进一步印证了我们对Ling-2.6-1T的定位：面向真实复杂任务，兼顾能力、效率与可落地性。