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> 作者：Ant Ling (@AntLingAGI) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-05-17

> 原始來源：https://x.com/AntLingAGI/status/2054946616734523505

## 中文摘要

Ring-2.6-1T 是一款兆參數旗艦推理模型，專為真實世界複雜任務而設計，現已開源。

Ant Ling 與 InclusionAI 宣布將 Ring-2.6-1T 開源，這款兆參數模型不再只追求規模，而是針對 Agent 工作流、程式開發、長時程任務、複雜推理、研究與企業自動化等真實生產場景進行優化。模型強調從「回答」轉向「執行」，能在長任務鏈中理解上下文、規劃步驟、呼叫工具並維持穩定。

**Agent 執行能力升級**  
Ring-2.6-1T 針對多步驟、工具協作與上下文延續進行強化，目標是讓模型在真實商業流程中持續推進任務而非僅回應單一問題。  
- 在 PinchBench 達到 87.60，高於 GPT-5.4 xHigh 與 Gemini-3.1-Pro high  
- ClawEval 得分 63.82，位居同級模型前列  
- Tau2-Bench Telecom 場景得分 95.32，與最高分差距不到 1 分  

這些成績顯示模型能穩定處理任務分解、工具呼叫、錯誤修正與流程迭代，適合個人助理、企業流程自動化與程式碼生成等 Agent 場景。

**可調推理強度機制**  
模型提供 high 與 xhigh 兩種推理強度，讓開發者依任務複雜度動態分配資源。  
- high 適合高頻 Agent 工作流，維持高完成率同時降低不必要的推理 token 開銷  
- xhigh 針對數學、科研與複雜邏輯分析，提供更廣泛的推理空間  

在 AIME 26 達到 95.83、GPQA Diamond 達到 88.27、ARC-AGI-V2 Pass@2 達到 66.18，超越 Gemini-3.1-Pro high 與 Claude-Opus-4.7 xhigh，展現其在高難度推理任務上的能力上限。

**非同步 RL 訓練與 IcePop 演算法**  
兆參數模型的強化學習訓練面臨 GPU 等待、吞吐量不足與長時程不穩定等挑戰。Ring-2.6-1T 採用非同步 RL 架構，將策略取樣與參數更新解耦為獨立管線，大幅提升 GPU 利用率與訓練效率。  
在此基礎上，團隊將 Ring-1T 的 IcePop 演算法應用於非同步流程，解決訓練不穩定的問題，並預計在下週技術報告中公布 Stick-Breaking 演算法與非同步架構的細節。

**多場景示範**  
- 程式碼生成：在 Pi Coding Agent 中，模型搜尋網路設計美學並產生大量互動式指南，測試工具使用、任務規劃與前端程式碼生成能力。  
- 程式庫除錯：在 OpenCode 真實專案中定位並修復樣式適配錯誤，同時生成相關文件，驗證其探索程式庫與解決工程問題的能力。  
- 3D 與遊戲任務：研究典型 3D 框架與遊戲情境，生成對應場景與遊戲構想，涵蓋空間推理與數學計算。  
- Meta-Tool 生成：產生提升其他任務效率的網頁工具，再透過 Agent Skills 進一步優化，展示 Agent 工作流中的生產力催化效果。  
- 財務與統計分析：在 Kilo Code 中串接 macOS OCR、腳本執行與模型推理，自動化家計分析流程，從發票影像輸出互動式財務報告。  
- 深度研究：透過 Agent Skills 建構研究工作流，嚴格遵循文件定義，蒐集數百來源並合成風險研究與投資建議報告。  
- 個人化學習助理：搜尋整理學習材料、建構知識圖譜，並依使用者回饋調整難度與解釋風格。

**開源資源與社群**  
模型已上傳至 Hugging Face 與 ModelScope，授權採用 MIT License。  
- [Hugging Face 模型頁面](https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-2.6-1T)  
- [ModelScope 模型頁面](https://modelscope.ai/models/inclusionAI/Ring-2.6-1T)  
- [Discord 社群邀請](https://discord.com/invite/jQtDsU5J6C)  

Ant Ling 回應 Clement Delangue 的呼籲，表示將持續為開源社群帶來更多開放模型與創新，技術報告與後續更新將於下週公布。

## 標籤

LLM, Agent, 開源專案, Ant Ling, InclusionAI