◆ 模型舱

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