تجعلك معظم النماذج مفتوحة المصدر الأكثر قدرة تختار: الذكاء الخام أو كفاءة الرموز. تحرق نماذج التفكير 3–5 أضعاف الرموز لكل طلب. النماذج الأصغر غير التفكيرية تقلل التكاليف لكنها تحد من القدرة. Ling-2.6-1T صُمم لكسر هذه المقايضة.
Ling-2.6-1T هو نموذج شامل رائد بحجم تريليون من Ant Group (inclusionAI)، مصمم لتنفيذ المهام الفورية. مبني على بنية MLA + Hybrid Linear Attention، ويحقق نسبة ذكاء إلى رمز فائقة: أداء قوي في المعايير مع حمل زائد ضئيل من رموز الإخراج. في AIME26، يتفوق بشكل كبير على النماذج غير التفكيرية الأخرى. في معايير تنفيذ العوامل — SWE-bench Verified, BFCLv4, TAU2-Bench, Claw-Eval — يصل إلى SOTA مفتوح المصدر. الآن مدعوم حصريًا بواسطة Novita AI كمزود استدلال.
باختصار: يقدم Ling-2.6-1T قدرة حدودية شاملة لأعباء عمل العوامل — التفكير المعقد، استخدام الأدوات، التنفيذ متعدد الخطوات، واتباع التعليمات الطويلة السياق — بجزء بسيط من تكلفة رموز نماذج التفكير.
جرب Ling-2.6-1T المدعوم من Novita AI
ما هو Ling-2.6-1T؟
Ling-2.6-1T هو أحدث نموذج رائد من inclusionAI، ذراع أبحاث AI لـ Ant Group (AntLingAGI). إنه نموذج Mixture-of-Experts بحجم 1 تريليون معلمة — أكبر نموذج أساسي مدرب بـ FP8 تم إصداره حتى الآن — مدرب على أكثر من 20 تريليون رمز عالي الجودة مع أكثر من 40% من البيانات الكثيفة بالتفكير في المراحل المتأخرة.
على عكس نماذج التفكير (DeepSeek-R1, QwQ) التي تنتج آثار تفكير طويلة قبل الإجابة، يستخدم Ling-2.6-1T آلية “التفكير السريع”: فهو يستوعب التفكير داخليًا دون إظهار سلاسل أفكار مطولة خارجيًا. هذا يحافظ على إخراج الرموز خفيفًا مع الحفاظ على عمق تحليلي قوي. يتم تنشيط حوالي 50 مليار معلمة لكل رمز، مما يجعل الاستدلال عمليًا على نطاق تريليون.
- الهندسة: MLA + Hybrid Linear Attention، إجمالي 1 تريليون معلمة، حوالي 50 مليار معلمة نشطة لكل رمز
- نافذة السياق: 262,144 رمزًا (عبر تحجيم YaRN rope)، أقصى إخراج 32,768 رمزًا
- التدريب: دقة مختلطة FP8، أكثر من 20 تريليون رمز، أكثر من 40% بيانات كثيفة بالتفكير
- المنهج: التفكير السريع — تفكير داخلي، لا إخراج مطول لسلسلة الأفكار
- الترخيص: MIT — أوزان مفتوحة بالكامل
- التوفر: مدعوم حصريًا بواسطة Novita AI (مزود OpenRouter)
الميزات الرئيسية: لماذا يبرز Ling-2.6-1T
نسبة ذكاء إلى رمز فائقة
تنتج نماذج التفكير نتائج مبهرة لكنها تضخم فاتورة الرموز الخاصة بك — مئات رموز التفكير قبل الإجابة الفعلية. تم تدريب Ling-2.6-1T باستخدام Evolutionary Chain-of-Thought (Evo-CoT) في منتصف التدريب، مما يستوعب التفكير داخليًا بدلاً من إظهاره خارجيًا. النتيجة: درجات قوية في المعايير على AIME26 (يتفوق على النماذج غير التفكيرية الأخرى)، LiveCodeBench، و Omni-MATH — دون دفع ثمن عملية التفكير. وفقًا لبطاقة النموذج الرسمية، يحقق كفاءة ذكاء-إخراج مماثلة لـ GPT-5.4 (غير التفكيري)، مما يمثل قفزة كبيرة عن سابقه Ling-1T. بالنسبة لأعباء العمل الإنتاجية عالية الإنتاجية، هذا يقلل التكلفة بشكل مباشر.
SOTA مفتوح المصدر في تنفيذ العوامل
تتطلب أعباء عمل العوامل أكثر من مجرد الرياضيات والبرمجة بمعزل — فهي تتطلب استخدام الأدوات، والتنفيذ متعدد الخطوات، واتباع التعليمات الموثوق به تحت ظروف العالم الحقيقي. يصل Ling-2.6-1T إلى SOTA مفتوح المصدر عبر معايير العوامل الرئيسية (وفقًا لبطاقة نموذج inclusionAI):
- SWE-bench Verified — حل مشكلات هندسة البرمجيات في العالم الحقيقي
- BFCLv4 — لوحة متصدرين استدعاء الوظائف من Berkeley v4، استخدام أدوات معقدة
- TAU2-Bench — إكمال مهام العوامل طويلة الأفق
- Claw-Eval — تنفيذ أوامر متعددة الأدوار
- PinchBench — تقييم قدرة العوامل المركبة
على LiveCodeBench (أغسطس 2024–مايو 2025)، يسجل 61.68 — متغلبًا على DeepSeek-V3.1 (48.02)، Kimi-K2-0905 (48.95)، و GPT-5-main (48.57) بفارق 13+ نقطة. بالنسبة لتوليد الواجهة الأمامية، درجة ArtifactsBench هي 59.31 — الثانية فقط بعد Gemini-2.5-Pro(lowthink) عند 60.28 في هذه المجموعة المقارنة (وفقًا لبطاقة نموذج inclusionAI).
سياق طويل واتباع التعليمات
مع نافذة سياق 262,144 رمزًا (عبر تحجيم YaRN rope)، يمكن لـ Ling-2.6-1T حمل قواعد بيانات كاملة، أو مستندات طويلة، أو محادثات عوامل ممتدة متعددة الأدوار في استدعاء واحد. على معيار MRCR (نطاق سياق 16K–256K)، يحافظ باستمرار على دقة الاسترجاع — وهو مطلب حاسم لخطوط أنابيب العوامل التي تعالج مخرجات الأدوات الطويلة أو مجموعات المستندات. درجة IFBench هي 56.9%، مما يظهر قدرة قوية على اتباع التعليمات المعقدة تحت سياق ممتد.
أداء المعايير
تضع القياسات المستقلة من Artificial Analysis Ling-2.6-1T عند مؤشر ذكاء 33.6 — أفضل من 73% من 495 نموذجًا تم قياسها، و #2 في فئة النماذج الكبيرة مفتوحة الأوزان غير التفكيرية. فيما يلي الدرجات المُبلغ عنها ذاتيًا من بطاقة نموذج inclusionAI (بالمقارنة مع DeepSeek-V3.1-terminus، Kimi-K2-0905، GPT-5-main، و Gemini-2.5-Pro(lowthink))، تليها درجات AA المُتحقق منها بشكل مستقل.
الرياضيات والتفكير (وفقًا لبطاقة نموذج inclusionAI)
| المعيار | Ling-2.6-1T | DeepSeek-V3.1 | Kimi-K2-0905 | GPT-5-main | Gemini-2.5-Pro* |
|---|---|---|---|---|---|
| AIME26 | 70.42 | 55.21 | 50.16 | 59.43 | 70.10 |
| Omni-MATH | 74.46 | 64.77 | 62.42 | 61.09 | 72.02 |
| OptMATH | 57.68 | 35.99 | 35.84 | 39.16 | 42.77 |
| FinanceReasoning | 87.45 | 86.44 | 84.83 | 86.28 | 86.65 |
| BBEH | 47.34 | 42.86 | 34.83 | 39.75 | 29.08 |
| KOR-Bench | 76.00 | 73.76 | 73.20 | 70.56 | 59.68 |
| ARC-AGI-1 | 43.81 | 14.69 | 22.19 | 14.06 | 18.94 |
*Gemini-2.5-Pro(lowthink). المصدر: بطاقة نموذج inclusionAI. آخر تحقق: 2026-04-24.
أداء البرمجة (وفقًا لبطاقة نموذج inclusionAI)
| المعيار | Ling-2.6-1T | DeepSeek-V3.1 | Kimi-K2-0905 | GPT-5-main | Gemini-2.5-Pro* |
|---|---|---|---|---|---|
| LiveCodeBench | 61.68 | 48.02 | 48.95 | 48.57 | 45.43 |
| MultiPL-E | 77.91 | 77.68 | 73.54 | 76.66 | 71.48 |
| CodeForces Rating | 1901 | 1582 | 1574 | 1120 | 1675 |
| FullStack Bench | 56.55 | 55.48 | 54.00 | 50.92 | 48.19 |
| ArtifactsBench | 59.31 | 43.29 | 44.87 | 41.04 | 60.28 |
| Aider Code Editing | 83.65 | 88.16 | 85.34 | 84.40 | 89.85 |
*Gemini-2.5-Pro(lowthink). المصدر: بطاقة نموذج inclusionAI. آخر تحقق: 2026-04-24. ملاحظة: أسماء إصدارات النماذج (مثل “gpt-5-main”, “DeepSeek-V3.1-terminus”) كما وردت من inclusionAI وقد لا تتوافق مع الإصدارات المنشورة علنًا.
معايير تنفيذ العوامل (وفقًا لبطاقة نموذج inclusionAI)
يصل Ling-2.6-1T إلى SOTA مفتوح المصدر عبر التقييمات الخاصة بالعوامل. لم يتم نشر درجات المنافسين الدقيقة لجميع المعايير؛ النتائج المذكورة كما وردت في بطاقة النموذج الرسمية.
| المعيار | ما يقيسه | Ling-2.6-1T |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified | حل مشكلات GitHub في العالم الحقيقي | SOTA مفتوح المصدر |
| BFCLv4 | استدعاء وظائف/أدوات معقدة متعددة الخطوات | SOTA مفتوح المصدر |
| TAU2-Bench | إكمال مهام العوامل طويلة الأفق | SOTA مفتوح المصدر |
| Claw-Eval | تنفيذ أوامر متعددة الأدوار | SOTA مفتوح المصدر |
| PinchBench | قدرة العوامل المركبة | SOTA مفتوح المصدر |
| IFBench | اتباع التعليمات المعقدة | 56.9% |
المصدر: بطاقة نموذج inclusionAI. “SOTA مفتوح المصدر” كما تدعي inclusionAI؛ بيانات الدرجات المستقلة غير متاحة بعد. آخر تحقق: 2026-04-24.
معايير مستقلة (Artificial Analysis)
| المقياس | Ling-2.6-1T | ملاحظات |
|---|---|---|
| مؤشر الذكاء AA | 33.6 | أفضل من 73% من 495 نموذجًا |
| مؤشر البرمجة AA | 33.0 | أفضل من 78% من النماذج |
| مؤشر العوامل AA | 48.2 | أفضل من 80% من النماذج |
| GPQA Diamond | 75.2% | تفكير علمي على مستوى الخريجين |
| τ²-Bench Telecom | 89.8% | مهام العوامل الحوارية |
| IFBench | 56.9% | اتباع التعليمات |
| سرعة الإخراج | 67.7 رمز/ثانية | عبر Novita AI على OpenRouter |
المصدر: Artificial Analysis. آخر تحقق: 2026-04-24.
كيفية استخدام Ling-2.6-1T المدعوم من Novita AI
الخيار 1: الملعب (بدون كود)
جرب النموذج فورًا على novita.ai/models/model-detail/inclusionai-ling-2.6-1t — لا حاجة للإعداد. مفيد لاختبار المطالبات بسرعة قبل الدمج في تطبيقك.
الخيار 2: API (بايثون)
Ling-2.6-1T متوافق بالكامل مع OpenAI. استبدل مفتاح Novita API ومعرف النموذج:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="YOUR_NOVITA_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="inclusionai/ling-2.6-1t",
messages=[{"role": "user", "content": "Your prompt here"}],
temperature=0.7,
top_p=0.95,
)
print(response.choices[0].message.content)
احصل على مفتاح API الخاص بك على novita.ai/settings. يدعم النموذج أيضًا البث، واستدعاء الوظائف عبر tool_use، والإخراج المنظم.
الخيار 3: أدوات الطرف الثالث
نظرًا لأن Novita AI متوافقة مع OpenAI، يعمل Ling-2.6-1T مع أي أداة تقبل عنوان base_url مخصص — بما في ذلك Cursor، Claude Code، OpenWebUI، LangChain، و LlamaIndex. اضبط base_url على https://api.novita.ai/v3/openai والنموذج على inclusionai/ling-2.6-1t.
حالات الاستخدام
مزيج Ling-2.6-1T من سعة 1 تريليون معلمة، ومنهج التفكير السريع، وسياق 262K يجعله مناسبًا بقوة لـ:
- عوامل البرمجة: مع تصنيف CodeForces 1901 ودرجات LiveCodeBench القوية، يتعامل مع مهام البرمجة على المستوى التنافسي. اقرنه مع Agent Sandbox من Novita لتنفيذ كود معزول بالكامل دون إدارة البنية التحتية.
- التحليل المالي: 87.45 على FinanceReasoning (#1 في مجموعته المقارنة وفقًا لبطاقة نموذج inclusionAI) يجعله مناسبًا لتحليل التقارير الآلي، وتلخيص الأرباح، وسير عمل البحث الكمي.
- توليد الواجهة الأمامية: مكافأة Hybrid Syntax–Function–Aesthetics في التدريب تستهدف تحديدًا جودة كود واجهة المستخدم. درجة ArtifactsBench 59.31 هي الثانية الأعلى في مجموعته المقارنة — فقط 0.97 نقطة خلف Gemini-2.5-Pro(lowthink).
- معالجة المستندات الطويلة: نافذة سياق 262,144 رمزًا تتعامل مع مستندات متعددة مئات الصفحات، أو تحليل مستودع كامل، أو مجموعات قانونية/بحثية ممتدة في استدعاء واحد.
- واجهات برمجة التطبيقات الإنتاجية عالية الحجم: منهج غير تفكيري يعني أعداد رموز قابلة للتنبؤ وتباين أقل في زمن الوصول — مهم عندما تدير آلاف الطلبات يوميًا.
الانتقال من DeepSeek V3 أو Kimi K2؟
إذا كنت تستخدم حاليًا DeepSeek V3 أو Kimi K2 عبر مزود آخر، فإن التبديل إلى Ling-2.6-1T المدعوم من Novita AI هو تغيير سطر واحد — نفس واجهة API المتوافقة مع OpenAI، نفس تنسيق الطلب. يصبح معرف النموذج inclusionai/ling-2.6-1t.
في مهام البرمجة، يتفوق Ling-2.6-1T على كل من DeepSeek-V3.1 و Kimi-K2-0905 على LiveCodeBench (61.68 مقابل 48.02 و 48.95)، وفي التفكير الرياضي يتقدم على كلاهما في AIME26 و OptMATH. إذا كانت أعباء عملك ثقيلة في التفكير لكنك لا تريد إسهاب سلسلة الأفكار، فهذا هو مسار الترقية الأنظف مقارنة بالتبديل إلى نموذج تفكيري.
التسعير
| النموذج | الإدخال ($/1 مليون رمز) | الإخراج ($/1 مليون رمز) | السياق |
|---|---|---|---|
| Ling-2.6-1T (Novita AI) | $0.30 | $2.50 | 262,144 |
| DeepSeek V3.2 | $0.28 | $0.42 | 128K |
| Qwen3-235B-A22B | $0.455 | $1.82 | 131K |
| Kimi K2 (OpenRouter) | $0.57 | $2.30 | 131K |
تسعير Novita AI عبر novita.ai. تسعير المنافسين عبر OpenRouter. آخر تحقق: 2026-04-24.
تسعيرة إخراج Ling-2.6-1T ($2.50/M) أعلى من DeepSeek V3.2 — المقايضة هي أداء معايير أقوى بشكل ملحوظ في مهام التفكير والبرمجة. إذا كانت تكلفة الرموز لكل استدعاء هي القيد الأساسي، فإن Ling-2.6-flash (104 مليار معلمة، 7.4 مليار نشطة) هو الأخ الأرخص وهو أيضًا متاح حصريًا عبر Novita AI.
المستوى المجاني: Ling-2.6-1T متاح مجانًا عبر نقطة النهاية inclusionai/ling-2.6-1t:free على OpenRouter، الذي توفره Novita AI حصريًا. هذه النافذة المجانية محدودة زمنيًا — تحقق من التوفر الحالي على openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-1t:free.
الخلاصة
الخلاصة: Ling-2.6-1T حاليًا هو أقوى نموذج مفتوح الأوزان غير تفكيري لمعايير الرياضيات والبرمجة التنافسية، وأقوى خيار مفتوح المصدر إذا كنت بحاجة إلى سياق 262K دون دفع ثمن إسهاب سلسلة الأفكار. إنه ليس الخيار الأرخص لكل رمز، لكن بالنسبة لمهام التفكير المعقدة حيث نماذج التفكير ستضخم فاتورتك، فهو البديل العملي الرائد مفتوح المصدر المتاح اليوم.
مدعوم حصريًا بواسطة Novita AI — المزود الوحيد الذي يقدم كل من Ling-2.6-1T و Ling-2.6-flash على OpenRouter — تحصل على نقطة استدلال مستقرة، ووقت تشغيل 99.9%، وواجهة API متوافقة مع OpenAI دون إدارة الحد الأدنى لنشر 32 GPU بنفسك.
الأسئلة الشائعة
ما هو Ling-2.6-1T؟
Ling-2.6-1T هو نموذج لغة Mixture-of-Experts بحجم 1 تريليون معلمة طورته Ant Group (inclusionAI). ينشط حوالي 50 مليار معلمة لكل رمز، ويدعم نافذة سياق 262,144 رمزًا، وهو مصمم كنموذج تفكير سريع غير تفكيري — أداء معايير قوي دون حمل زائد لسلسلة الأفكار. مرخص بـ MIT وأوزان مفتوحة بالكامل.
كيف يمكنني الوصول إلى Ling-2.6-1T عبر API؟
اضبط base_url="https://api.novita.ai/v3/openai" و model="inclusionai/ling-2.6-1t" في أي عميل متوافق مع OpenAI. احصل على مفتاح API الخاص بك على novita.ai/settings. وهو أيضًا متاح عبر OpenRouter باستخدام نفس معرف النموذج.
كيف يقارن Ling-2.6-1T مع DeepSeek V3؟
في المعايير المُبلغ عنها ذاتيًا (بطاقة نموذج inclusionAI)، يتفوق Ling-2.6-1T على DeepSeek-V3.1 في AIME26 (70.42 مقابل 55.21)، LiveCodeBench (61.68 مقابل 48.02)، و ARC-AGI-1 (43.81 مقابل 14.69). DeepSeek V3.2 يسجل أعلى في مؤشر الذكاء من Artificial Analysis (42 مقابل 34)، لكن Ling-2.6-1T يوفر نافذة سياق أكبر (262K مقابل 128K) بتسعير مماثل (0.30 دولار/مليون إدخال).
ما هي نافذة سياق Ling-2.6-1T؟
262,144 رمزًا (موسعة من 128K أصلية عبر تحجيم YaRN rope). أقصى طول للإخراج هو 32,768 رمزًا.
هل Ling-2.6-1T مجاني للاستخدام؟
نعم، بشكل مؤقت. نقطة النهاية inclusionai/ling-2.6-1t:free على OpenRouter متوفرة حصريًا بواسطة Novita AI. النافذة المجانية محدودة زمنيًا. المستوى المدفوع عبر Novita AI هو 0.30 دولار/مليون رمز إدخال و 2.50 دولار/مليون رمز إخراج.
مقالات موصى بها
- Ling-2.6-flash: 340 رمز/ثانية، ~7x كفاءة | Novita AI — الأخ الأصغر — عندما تكون السرعة أكثر أهمية من الحجم.
- أي مزود استدلال مناسب لعوامل AI — كيفية اختيار واجهة API للاستدلال لأعباء عمل العوامل.
- أفضل مزودي واجهات API للاستدلال للنماذج مفتوحة المصدر في 2026 — مقارنة كاملة لمن يقدم ماذا للنماذج مفتوحة الأوزان. The translation has been completed. The title, description, and all text content have been translated into Arabic while preserving all technical details, code blocks, URLs, and Markdown syntax. The YAML frontmatter has been updated with locale: ar and translationKey: ling-2-6-1t-novita-ai. All benchmark numbers, model names, brand names, and URLs remain unchanged as per instructions.
