Команда InclusionAI официально запустила Ring-1T — модель мышления с 1 триллионом параметров, которая доступна с открытым исходным кодом. Модель поддерживает контекстное окно до 128 тысяч токенов и использует 50 миллиардов активированных параметров из общего числа. Разработчики могут скачать веса модели с Hugging Face и ModelScope или протестировать её через веб-интерфейс.
Ring-1T построена на архитектуре Ling 2.0 и обучена с использованием собственного метода стабилизации обучения с подкреплением icepop. Модель показывает впечатляющие результаты на математических олимпиадах: на IMO 2025 она решила задачи 1, 3, 4 и 5 с первой попытки (уровень серебряной медали на IMO). На соревнованиях по программированию ICPC World Finals 2025 Ring-1T решила 5 задач из предложенных, уступив только GPT-5-Thinking с 6 решенными задачами.
Ключевой особенностью разработки стала система ASystem — собственный фреймворк для обучения с подкреплением триллионных моделей. Система поддерживает пропускную способность до 10 тысяч запросов в секунду и может запускаться за миллисекунды благодаря технологии Serverless Sandbox. Для стабильного обучения MoE-архитектуры команда использовала алгоритм icepop, который в отличие от стандартного GRPO не показывает экспоненциальный рост расхождений между обучением и выводом.
Развертывание Ring-1T возможно через SGLang и vLLM с поддержкой форматов BF16 и FP8. Для работы рекомендуется конфигурация с 4 узлами, где каждый использует 8 GPU для тензорного параллелизма и 4 — для конвейерного. Модель уже доступна через API ZenMux для зарубежных разработчиков и Ling Chat для китайских пользователей, хотя разработчики признают текущие ограничения в виде смешения языков и проблем с идентификацией в длинных контекстах.
Источник новости и обложки: huggingface.co