百灵 Ling-3.0-flash-Fin 在两项金融智能体评测中取得领先

蚂蚁百灵开源 Ming-Image-0.1-Design 系列模型，包含两个 6B 模型：Design 从文字需求生成 UI、信息图、海报等完整设计，Layer 将设计图拆成 2 至 9 个可独立编辑的 RGBA 图层，并同步开源 Design Skill 和 PPT Skill。

蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny-base 与 Ling-3.0-flash-base，并同步开放预训练、中期训练及 WSM 合并等共 6 个 checkpoints。tiny-base 总参数 7.9B、激活参数 1.3B，flash-base 总参数 124B、激活参数 5.1B，均采用统一训练方案，适合持续预训练、监督微调、偏好优化及强化学习后训练等场景。

蚂蚁百灵开源 Ling-3.0-tiny，一款总参数 7.9B、每 Token 仅激活 1.3B 参数的原生混合推理模型，同步提供 BF16、FP8 和 INT4 三个版本。

蚂蚁百灵正式开源新一代原生混合推理模型 Ling-3.0-flash，采用 124B 总参数、5.1B 激活参数的 MoE 架构，并提供 FP8、FP4、INT4 等多个版本。

蚂蚁百灵发布新一代原生混合推理模型Ling-3.0-flash，总参数量124B，激活参数量仅5.1B，在传统推理、指令遵循与长文本等指标上对标甚至超越上一代旗舰Ring-2.6-1T。模型采用原生混合线性注意力架构与1/64稀疏MoE，并扩展至10,000+可交互训练环境，长输入下TTFT降低60%至80%以上。

蚂蚁百灵发布 Ling & Ring 2.6 技术报告，公开 2.6 系列在架构、预训练、后训练及 Agent 强化学习等细节。该系列采用 Lightning Attention 与 MLA 以 7:1 比例结合的混合线性注意力架构，预训练处理约 9.6T tokens，上下文扩展至 256K。

蚂蚁百灵开源万亿级思考模型 Ring-2.6-1T，重点强化 Agent 执行能力，在 PinchBench 和 ClawEval 上达到开源 SOTA。模型支持 high 与 xhigh 两档推理强度，并采用异步 Async RL 架构结合升级版棒冰算法提升训练效率。权重已开源至 Hugging Face 和 ModelScope，Chat 体验现已开放。

Ling-2.6-1T 于上周发布，今日正式开源。该模型定位为面向复杂任务的万亿级综合旗舰模型。

蚂蚁百灵发布并开源首个原生多模态大模型 Ling-3.0-flash-VL，基于 Ling-3.0-flash 的 MoE 架构，总参数 124B，单次推理激活 5.5B，原生支持图像、文本与视频输入，上下文窗口 256K Token。

蚂蚁集团正式开源面向真实金融工作流的 Ling-3.0-flash-Fin（124B A5.1B），为 MoE 架构、支持最长约 256K 上下文，并同步开放面向金融搜索 Agent 的评测基准 FinFIRST（Financial Information Retrieval， Sourcing and Traceability），中金公司投行团队在构建过程中提供专业支持。