Ring-mini-2.0：1.4B激活参数的极速推理小模型
【免费下载链接】Ring-mini-2.0项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-mini-2.0
导语
inclusionAI正式发布Ring-mini-2.0，这款基于Ling 2.0架构深度优化的高性能推理导向型MoE模型，以仅16B总参数和1.4B激活参数的轻量化设计，实现了媲美10B规模以下密集型模型的综合推理能力，同时支持128K长上下文处理和300+ tokens/s的高速生成。
行业现状
随着大语言模型技术的快速发展，模型规模不断攀升至千亿甚至万亿参数级别，虽然带来了性能提升，但也带来了部署成本高、推理速度慢等实际应用挑战。市场对高效推理模型的需求日益增长，特别是在边缘计算、移动设备和高并发场景下，兼具轻量化和高性能的模型成为行业关注焦点。混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）通过稀疏激活机制，在保持模型性能的同时有效降低计算资源消耗，正逐渐成为解决这一矛盾的重要技术路径。
产品/模型亮点
增强型推理能力：SFT + RLVR + RLHF联合训练
Ring-mini-2.0在Ling-mini-2.0-base基础上，进一步通过Long-CoT SFT（长链式思维微调）、更稳定的连续RLVR（基于价值的强化学习）以及RLHF（基于人类反馈的强化学习）联合优化训练，显著提升了复杂推理的稳定性和泛化能力。在LiveCodeBench、AIME 2025、GPQA、ARC-AGI-v1等多个挑战性基准测试中，该模型表现优于10B以下的密集型模型，甚至在输出长度相当的情况下可与更大规模的MoE模型（如gpt-oss-20B-medium）相媲美，尤其在逻辑推理任务上展现出突出优势。
高稀疏性与高速生成：极致优化的推理效率
继承Ling 2.0系列高效的MoE设计，Ring-mini-2.0仅激活1.4B参数，并通过1/32专家激活率和MTP层等架构优化，实现了相当于7-8B密集型模型的性能。得益于低激活和高稀疏性设计，在H20硬件上部署时，Ring-mini-2.0可实现300+ tokens/s的吞吐量。通过Expert Dual Streaming推理优化技术，这一速度可进一步提升至500+ tokens/s，大幅降低了推理型模型在高并发场景下的成本。此外，借助YaRN外推技术，该模型支持128K长上下文处理，在长输出场景中相对速度提升可达7倍。
便捷的获取与部署
用户可通过Hugging Face和ModelScope平台获取Ring-mini-2.0模型。模型总参数16.8B，激活参数1.4B，上下文长度128K。官方同时提供了基于Hugging Face Transformers库的快速启动代码示例，简化了开发者的接入流程，有助于模型的快速验证和应用部署。
行业影响
Ring-mini-2.0的推出，进一步推动了高效推理模型在实际场景中的应用普及。其在保持高性能的同时，通过显著降低计算资源需求，使得大语言模型能够更经济地部署于更多终端和边缘设备，拓展了AI技术的应用边界。对于企业用户而言，该模型可有效降低推理成本，提升高并发服务能力，尤其适用于需要快速响应和复杂推理的应用场景，如智能客服、代码辅助生成、实时数据分析等。从行业趋势来看，Ring-mini-2.0代表了大语言模型向"高效化、轻量化"发展的重要方向，为后续模型优化提供了有价值的参考范式。
结论/前瞻
Ring-mini-2.0凭借创新的MoE架构设计、高效的训练优化策略和极致的推理性能，在轻量化模型领域树立了新的标杆。其1.4B激活参数实现7-8B密集型模型性能的突破，为解决大语言模型"性能与效率"的矛盾提供了切实可行的方案。随着技术的不断演进，我们有理由相信，未来将看到更多兼具高性能和低资源消耗的模型出现，推动人工智能技术更广泛、更深入地融入生产生活的各个领域。开发者和企业可通过官方提供的渠道体验和应用该模型，探索其在具体业务场景中的价值。
【免费下载链接】Ring-mini-2.0项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-mini-2.0
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
