◆ 模型舱

inclusionAI: Ling-2.6-1T

仅 API 可商用
— · 商业闭源 · 1T · 上下文 256K
能做什么
聊天问答编程开发Agent工作流逻辑推理长文档分析
部署门槛
待补充
上下文
256K
token 窗口
参数
1T
—

01基础参数

参数规模
1T
上下文窗口
256K
输入模态
text
可生成
text
模型系列
—
开源许可
商业闭源
主要语言
multi

02部署门槛详情

硬件等级 待补充

03Benchmark 评测

待补充

04适用场景

✓ 适用
即时响应的高频 Agent 工作流、代码生成与工程任务、高 token 效率的通用推理、企业级生产流程集成
✗ 不适用
多模态理解任务(纯文本模型)、需要极长深度推理链路(对应 Ring-2.6 更适合)、单卡本地推理(需多卡集群)

05部署与限制

⚙ 本地部署建议
模型已开源,官方提供 FP8 量化版本,可在单 GB300 节点以 TP=4 部署;H200/B200 需双节点 PP=2。推荐使用 SGLang 等分布式推理框架。本地部署需多卡集群,单卡无法运行。
⚠ 已知限制
纯文本模型,不支持图像/音频等模态。为即时响应优化,处理需要超长思考链的复杂任务时能力弱于同系列的 Ring-2.6-1T。实际部署需要多卡分布式环境,基础设施门槛较高。

06详细介绍

来源:OpenRouter API(scraper 采集,2026-06-30)

Ling-2.6-1T 是蚂蚁百灵(inclusionAI)于 2026 年 4 月发布的万亿参数级综合旗舰模型,采用 MoE 混合专家架构,总参数量约 1 万亿,激活参数约 630 亿。其核心定位是「快思考」即时响应,通过将 Lightning Attention 与 MLA 按 7:1 比例结合的混合线性注意力架构,在保持万亿级模型能力上限的同时,大幅降低长上下文推理的延迟与 KV Cache 压力。在 Artificial Analysis 评测中,Ling-2.6-1T 仅用约 16M 输出 tokens 即取得 34 分的智能指数,对标 GPT-5.4 非推理版本,相比上一代 Ling-1T 实现了约 4 倍的 token 效率提升。

该模型在推理、代码与 Agent 执行能力上表现均衡,在 AIME26、SWE-bench Verified、BFCL-V4、TAU2-Bench 等执行类基准测试中达到开源 SOTA 水平。它原生支持 256K 长上下文,并与 Claude Code、OpenClaw、CodeBuddy 等主流 Agent 框架高度兼容,适用于代码生成、缺陷修复、多步工具调用和复杂 API 协同等企业级工作流场景。模型已基于 MIT 协议开源,提供 FP8 量化版本,可通过 SGLang 等框架在 GB300 节点(TP=4)或 H200/B200 双节点(PP=2)上部署。

OpenRouter Provider 比价

共 1 家 provider(2026-06-30 采集),按输入价升序:

Provider输入(USD/1M)输出(USD/1M)量化上下文
Novita0.0750.625unknown262144

代表价(满血最低):Novita 输入 0.075 / 输出 0.625 USD/1M。按 provider 选择可进一步降本。

07官方资源

08同类模型