蚂蚁开源了 Ling-2.6-1T，万亿参数的旗舰 Thinking 模型,主打省 token，可能跟他们 Qoder 团队有关吧。
不知道阿里为什么有这么多的不同产品线的模型。有qwen又有这个ling，有wan又有 Happy Horse.

他们工程优化核心是加了 Adjustable Thinking Effort，能根据任务复杂度动态切算力：
▪️ 混合架构：MLA + Linear Attention 结合，长 context 推理的显存占用和延迟明显被压下来了。
▪️ Agent 调度：PinchBench 跑到了 87.6%，SWE-bench 也有 72.2%，原生适配 Claude Code 等主流框架。
▪️ 认知上限：AIME 26 冲到了 93.9%，复杂逻辑走 Deep Thinking，常规任务走 Fast Thinking 压低 token 消耗。

其实很简单,研究的痛点就是:万亿级模型怎么在成本和智力间找平衡
现在新开源的模型都这样,OpenRouter上现在免费一周。（截至 5 月 15 日）：
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