

> **导语**
> 智能体（Agent）时代对底层模型的推理效率与逻辑能力提出了严苛要求。蚂蚁集团近日发布的 Ring-2.5-1T 模型，凭借创新的混合线性架构，在万亿参数规模下实现了性能与吞吐的双重飞跃，为开源社区带来了全新的高性能选项。

## 混合线性架构重定义推理效率

2月13日，蚂蚁集团正式开源全球首个基于混合线性架构的万亿参数思考模型 **Ring-2.5-1T**。该模型基于 Ling2.5 架构打造，通过优化注意力机制，成功解决了传统 Transformer 架构在长文本处理上的效率痛点。

数据表明，在 32K 以上的长文本生成场景中，Ring-2.5-1T 相比上一代模型，访存规模降低了 **10倍以上**，生成吞吐量提升了 **3倍以上**。即便是与仅有 32B 激活参数的 KIMI K2 架构相比，拥有 63B 激活参数的 Ring-2.5-1T 在长序列推理任务中依然保持了显著的吞吐优势，且这种优势随着生成长度的增加而愈发明显。

![Generated Image February 14, 2026 - 11_15AM (3).png](https://static.downly.cn/images/410e6631613a8710db0bc6a17854edcf.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 数学与逻辑能力的开源新高地

在深度思考（Heavy Thinking）能力的构建上，Ring-2.5-1T 展现了强悍的竞技水平。在国际数学奥林匹克竞赛（IMO2025）和中国数学奥林匹克（CMO2025）的自测中，该模型分别取得了 35分 和 105分 的成绩，均达到金牌水平。

此外，在与 DeepSeek-v3.2-Thinking、GPT-5.2-thinking-high 等主流模型的系统对比中，Ring-2.5-1T 在 **IMOAnswerBench** 和 **LiveCodeBench-v6** 等基准测试中表现优异，尤其在复杂推理和跨任务泛化能力上，处于开源领域的领先地位。

## 赋能智能体复杂任务处理

Ring-2.5-1T 的发布不仅是参数量的堆叠，更是为了适配复杂的智能体应用场景。该模型能够轻松适配 Claude Code 等智能体框架及 OpenClaw 个人 AI 助理，支持多步规划与工具调用。

随着 AI 应用从简单的问答向长文档分析、代码库理解及复杂任务规划演进，Ring-2.5-1T 有效缓解了长输出场景下的计算开销问题。目前，其模型权重与推理代码已在 Hugging Face 和 ModelScope 上线，官方 API 服务也将于近期开放。

蚂蚁集团开源万亿参数模型 Ring-2.5-1T 混合架构突破效率瓶颈



> **导语**
> OpenAI 推出企业级平台 Frontier，旨在消除大模型与业务落地间的隔阂。该平台赋予 AI 连接企业数据、执行复杂代码及自主规划任务的能力，标志着 AI 正从对话助手向具备业务实操能力的“数字化同事”进化。

## 告别数据孤岛的业务语义层

尽管大语言模型在通用对话中表现出色，但企业在实际部署时往往受困于数据孤岛与权限管理的复杂性。OpenAI 敏锐地捕捉到了这一痛点，通过 Frontier 引入了模拟人类员工的“入职”机制。

Frontier 不仅仅是一个模型接口，它更像是一个智能中枢。它能够深度连接企业的 CRM 系统、核心数据库以及各类日常办公应用，构建起一个统一的“业务语义层”。这意味着 AI 不再是游离于业务之外的聊天机器人，而是能够真正理解公司业务逻辑、读懂内部术语的智能体。这种深度的上下文理解能力，是 AI 能够胜任复杂企业任务的基石。

![Google_AI_Studio_2026-02-07T11_56_16.455Z.png](https://static.downly.cn/images/a1254d87cb263c8a2404eae7b71d3d29.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 从提供建议到自主执行

Frontier 最核心的突破在于赋予了 AI 智能体“实操权”。在受控的安全边界内，智能体获得了操作计算机界面、运行代码以及规划长链路任务的权限。

这一转变将 AI 的角色从“参谋”提升为“执行者”。例如，在处理硬件测试故障分析时，智能体不再只是列出可能的故障原因，而是能够主动调取测试日志、运行诊断代码、比对历史数据，并最终生成修复方案。为了确保执行的可靠性，平台内置了持续评估机制，使智能体能够通过反馈循环不断优化工作质量，实现类似人类员工的经验积累。

## 效率革命与开放生态

目前，State Farm、Oracle 和 Uber 等行业巨头已成为 Frontier 的首批合作伙伴。早期试点数据令人瞩目：在能源与金融领域的应用中，AI 智能体将原本需要六周的生产优化流程压缩至短短一天，甚至在部分场景下仅需数分钟。

OpenAI 强调，Frontier 基于开放标准构建，这意味着企业无需推倒现有的云基础设施。无论是多云环境还是本地混合架构，Frontier 都能无缝集成，确保企业能在不改变现有工作流的前提下，让这位“AI 新同事”迅速上岗。

OpenAI 发布 Frontier 平台，打造真正的“数字化同事”



> 蚂蚁集团发布并开源了视觉-语言-动作模型 LingBot-VLA，凭借创新的混合架构与卓越的空间感知能力，该模型大幅降低了机器人开发门槛，推动具身智能向通用化迈进。

## 混合架构引领通用操控

蚂蚁集团近日推出的 LingBot-VLA，是一款专注于现实世界机器人复杂操控的基础模型。为了构建这一系统，研发团队在 AgiBot G1、AgileX 等 9 种主流双臂机器人上，采集了约 2 万小时的真实遥操作数据，并利用 Qwen3-VL 生成高质量的语言指令，打造了扎实的预训练数据集。

LingBot-VLA 采用了创新的“混合 Transformer”架构。它以 Qwen2.5-VL 作为多模态主干，能够同时处理多视角图像和自然语言指令。模型内置的“动作专家”分支，利用条件流匹配技术，能实时结合机器人状态输出平滑且连续的控制轨迹，确保了双臂协作的精准度。

![Google_AI_Studio_2026-01-30T03_20_35.057Z.png](https://static.downly.cn/images/b692f0330046574d496523c64aa4186e.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 空间感知与数据效率的双重突破

针对传统模型在空间深度感知上的短板，蚂蚁集团引入了 LingBot-Depth 空间感知模型。通过特征蒸馏技术，LingBot-VLA 即使在传感器数据缺失的情况下，也能展现出卓越的 3D 空间推理能力，在叠放、插入等精细化任务中表现尤为出色。

在包含 100 项挑战任务的 GM-100 现实世界基准测试中，LingBot-VLA 的成功率达到 17.30%，显著优于 π0.5 和 GR00T N1.6 等同类模型。更重要的是，该模型具有极高的数据效率，仅需约 80 条特定任务的演示数据，即可快速适配新机器人。

## 开源生态赋能产业

目前，蚂蚁集团已将 LingBot-VLA 的全套训练工具包和模型权重正式开源。该工具包针对大规模 GPU 集群进行了优化，训练吞吐量比现有主流框架提升了 1.5 至 2.8 倍。

这一开源举措将极大降低机器人大模型的开发门槛，让更多开发者能够参与到具身智能的创新中来，加速技术向实际应用场景的渗透。

蚂蚁集团开源具身智能新模型 LingBot-VLA 突破机器人操控瓶颈



> 智谱 AI 正式开源基于华为昇腾底座训练的新一代图像生成模型 GLM-Image。作为首个在国产芯片上完成全流程训练的 SOTA 多模态模型，它凭借创新的混合架构在汉字生成与复杂指令理解上取得了突破性进展。

## 国产全栈算力的里程碑验证

GLM-Image 的发布不仅仅是一个新模型的诞生，更是国产算力生态的一次重要“阅兵”。该模型完全基于华为昇腾 Atlas 800T A2 设备与昇思 MindSpore 框架完成，涵盖了从数据预处理到大规模训练的每一个环节。

这一成果有力地打破了业界对国产芯片无法训练顶尖（SOTA）模型的质疑，验证了国产软硬件全栈技术在处理大规模、高复杂度 AI 任务时的成熟度与可靠性。对于依赖外部算力的中国 AI 产业而言，这是一剂强有力的强心针。

## 混合架构解决绘画痛点

在技术架构上，GLM-Image 采用了“自回归 + 扩散解码器”的创新混合设计。这种架构巧妙地结合了语言模型对语义的深刻理解与扩散模型的高质量生成能力。

这一融合使得模型在处理“知识密集型”任务时表现尤为出色。它能够精准理解全局指令并刻画局部细节，有效解决了长期困扰 AI 绘画领域的难题，如海报排版中的文字一致性、PPT 制作的结构逻辑以及复杂科普图的精准生成。在多项权威评测榜单中，GLM-Image 均位列开源模型首位，尤其在极具挑战性的汉字生成任务上，展现了断层式的领先优势。

![Google_AI_Studio_2026-01-14T03_34_56.521Z.png](https://static.downly.cn/images/a7e3cc523c2dab2513e9db40bed02ad8.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 高性价比普惠创作者

为了推动技术的规模化应用，GLM-Image 已在 GitHub 和 Hugging Face 全面开源。除了技术上的开放，智谱在商业化路径上也极具诚意。其 API 调用价格低至每张图 0.1 元，且模型原生支持 1024 到 2048 尺寸的任意比例自适应生成。

这种低门槛、高灵活性的策略，旨在让更多的开发者与创作者能够利用高端生成式 AI 技术。智谱方面还透露，未来将推出经过速度优化的新版本，进一步提升商用性价比，加速国产认知型生成技术在各行各业的普及。

![Google_AI_Studio_2026-01-14T03_34_58.861Z.png](https://static.downly.cn/images/165c895108cc44045b1b9a55573032e1.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

智谱联合华为开源 GLM-Image 国产算力训出 SOTA 级文生图模型



> 导语：今日AI界风起云涌，从环球音乐与AI公司Udio、Stability AI的破冰合作，到SciencePedia以“知识图谱”重塑科学学习范式，再到IBM推出专为边缘计算设计的Granite 4.0 Nano微小模型，技术革新正加速渗透各行各业。与此同时，维基百科与马斯克旗下Grokipedia的“人机知识”之争，也引发了我们对AI未来的深刻思考。

## 音乐巨头拥抱AI：环球音乐联手Udio与Stability AI探索音乐创作新纪元

环球音乐集团（UMG）正式宣布，已与两家知名生成式AI音乐公司Udio和Stability AI达成重要合作。此举标志着全球最大的唱片公司之一，正积极拥抱人工智能技术，旨在通过合作，共同探索AI在音乐创作、制作和发行等领域的创新应用，为艺术家和词曲作者开辟全新的创作可能性。

![image.png](https://static.downly.cn/images/c59ef8184990af1d73c30068d01c71a0.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
<br>

## 挑战传统百科！SciencePedia利用“知识图谱+长思维链”掀起科学学习革命

在Grokipedia遭遇争议之际，一款名为SciencePedia的新型AI百科全书正式亮相。它以“深度理解”为核心理念，联合多家顶尖科研机构共同打造。SciencePedia摒弃了传统百科全书孤立的词条罗列方式，创新性地采用“知识图谱”与“长思维链”技术，旨在揭示科学知识背后复杂的逻辑脉络和演化历程，帮助学习者建立系统性的科学思维，实现从零散知识点到连贯认知体系的范式变革。

![image.png](https://static.downly.cn/images/103fe398683a760440401077f5a83ebd.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
<br>

## IBM剑指边缘计算：发布Granite 4.0 Nano系列微小模型，赋能本地AI

科技巨头IBM近日发布了其最新的Granite 4.0 Nano系列AI模型。该系列包含8个不同规模（350M和1B参数）的微小模型，专为在智能手机、汽车、无人机等本地设备和边缘计算场景中高效运行AI推理任务而设计。这些模型采用了结合SSM和Transformer的混合架构，以Apache 2.0协议完全开源，旨在为企业提供更强的数据隐私保护和对AI部署的完全控制能力。

![image.png](https://static.downly.cn/images/3d2208b9908289d89a48fc90c8d27b97.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
<br>

## 人类与AI的知识对决：维基百科回应马斯克Grokipedia挑战，坚守人类编辑核心

面对埃隆·马斯克旗下AI驱动的Grokipedia上线，维基百科（Wikipedia）发表了一份强有力的宣言，重申其“人类创造知识，而非机器”的核心价值观。维基百科强调，其过去近25年的成功，完全建立在全球志愿者社区的无私贡献和非营利模式之上，以此含蓄批评科技巨头可能存在的商业化倾向，并捍卫了由人类编辑和审核知识的传统与权威性。

![image.png](https://static.downly.cn/images/e748af7ff9144b6e7269619f0880d471.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>
<br>


搜索结果: 混合架构