模型

inclusionAI: Ring-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
Agent 工作流与多步任务执行、代码生成与工程开发、复杂逻辑推理与数学问题求解
✗ 不适用
多模态理解任务(纯文本模型)、对延迟极度敏感的实时轻量交互、无法接受 API 调用的本地离线部署

05部署与限制

⚙ 本地部署建议
模型为闭源 API 服务,无法本地部署。官方推荐通过 OpenRouter、AI/ML API 等平台调用,或使用 SGLang/vLLM 框架在 4/8 卡 GPU 集群上自托管(需多卡并行)。
⚠ 已知限制
纯文本模型,不支持图像、音频等多模态输入输出。本地部署门槛极高,需多卡集群(4/8 卡 H200/B200 等),单卡显存占用超 238GB。开源版本为闭源商业 API,非免费使用。

06详细介绍

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

Ring-2.6-1T 是蚂蚁百灵(inclusionAI)于 2026 年 5 月发布的万亿参数级旗舰推理模型。它采用 MoE 混合专家架构,拥有约 630 亿激活参数,专为真实世界的复杂 Agent 任务、代码开发与企业自动化工作流设计。模型引入创新的 Reasoning Effort 机制,支持「high」与「xhigh」两种思考深度调节,开发者可在高频任务与高难推理间灵活平衡成本与效果。

该模型在 Agent 执行与推理能力上表现突出:在 PinchBench(87.60)、Tau2-Bench Telecom(95.32)等真实任务评测中领先,数学推理(AIME 26 得分 95.83)与科学问答(GPQA Diamond 得分 88.27)也达到头部水平。训练层面采用异步强化学习(Async RL)与 IcePop 算法,提升了万亿参数模型的训练效率与稳定性。模型支持 256K 长上下文,擅长代码仓库级任务、多步规划、工具调用和长周期任务执行。目前模型为闭源商用 API,已上线 OpenRouter 等平台。

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