模型

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