Большинство мощных открытых моделей заставляют выбирать: сырой интеллект или эффективность токенов. Модели мышления сжигают в 3–5 раз больше токенов на запрос. Меньшие немыслящие модели сокращают расходы, но ограничивают возможности. Ling-2.6-1T создан, чтобы разрушить этот компромисс.
Ling-2.6-1T — это флагманская модель триллионного масштаба от Ant Group (inclusionAI), предназначенная для немедленного выполнения задач. Построенная на архитектуре MLA + Hybrid Linear Attention, она достигает превосходного соотношения интеллекта к токенам: сильные результаты на бенчмарках с минимальными накладными расходами на выходные токены. На AIME26 она значительно превосходит другие немыслящие модели. На бенчмарках выполнения агентов — SWE-bench Verified, BFCLv4, TAU2-Bench, Claw-Eval — она достигает открытого SOTA. Теперь эксклюзивно поддерживается Novita AI в качестве провайдера инференса.
Короче: Ling-2.6-1T обеспечивает всесторонние передовые возможности для агентских нагрузок — сложные рассуждения, использование инструментов, многошаговое выполнение и следование длинным инструкциям — за небольшую часть стоимости токенов мыслительных моделей.
Попробовать Ling-2.6-1T при поддержке Novita AI
Что такое Ling-2.6-1T?
Ling-2.6-1T — это последняя флагманская модель от inclusionAI, исследовательского подразделения ИИ Ant Group (AntLingAGI). Это модель смеси экспертов с 1 триллионом параметров — крупнейшая фундаментальная модель, обученная с FP8, выпущенная на сегодняшний день — обученная на более чем 20 трлн высококачественных токенов с более чем 40% данных, насыщенных рассуждениями, на поздних этапах.
В отличие от мыслительных моделей (DeepSeek-R1, QwQ), которые выдают длинные цепочки мыслей перед ответом, Ling-2.6-1T использует механизм «быстрого мышления»: он интернализирует рассуждения, не выводя многословные цепочки мыслей. Это позволяет сохранять компактный вывод токенов, сохраняя при этом глубокую аналитическую глубину. ~50 млрд параметров активируется на токен, что делает инференс практичным при масштабе 1T.
- Архитектура: MLA + Hybrid Linear Attention, всего 1 трлн параметров, ~50 млрд активных параметров на токен
- Контекстное окно: 262 144 токена (через YaRN rope scaling), макс. вывод 32 768 токенов
- Обучение: смешанная точность FP8, более 20 трлн токенов, >40% данных с насыщенными рассуждениями
- Парадигма: Быстрое мышление — интернализированные рассуждения, без многословного вывода цепочек мыслей
- Лицензия: MIT — полностью открытые веса
- Доступность: Эксклюзивно поддерживается Novita AI (провайдер OpenRouter)
Ключевые особенности: Почему Ling-2.6-1T выделяется
Превосходное соотношение интеллекта к токенам
Мыслительные модели дают впечатляющие результаты, но раздувают счет за токены — сотни токенов рассуждений перед фактическим ответом. Ling-2.6-1T был обучен с эволюционной цепочкой мыслей (Evo-CoT) на промежуточном этапе, интернализируя рассуждения, а не выводя их наружу. Результат: сильные показатели на бенчмарках AIME26 (превосходит другие немыслящие модели), LiveCodeBench и Omni-MATH — без оплаты мыслительного процесса. Согласно официальной карточке модели, он достигает эффективности интеллекта-вывода на уровне GPT-5.4 (не мышление), что представляет собой огромный скачок по сравнению с предшественником Ling-1T. Для производственных нагрузок с высокой пропускной способностью это напрямую снижает затраты.
Открытый SOTA в выполнении агентов
Агентские нагрузки требуют большего, чем просто математика и программирование в изоляции — они требуют использования инструментов, многошагового выполнения и надежного следования инструкциям в реальных условиях. Ling-2.6-1T достигает открытого SOTA по ключевым агентным бенчмаркам (согласно карточке модели inclusionAI):
- SWE-bench Verified — решение реальных задач программной инженерии
- BFCLv4 — Berkeley Function-Calling Leaderboard v4, сложное использование инструментов
- TAU2-Bench — выполнение долгосрочных агентских задач
- Claw-Eval — многошаговое выполнение команд
- PinchBench — оценка составных агентских возможностей
На LiveCodeBench (август 2024 – май 2025) он набирает 61,68 — опережая DeepSeek-V3.1 (48,02), Kimi-K2-0905 (48,95) и GPT-5-main (48,57) на 13+ баллов. Для генерации фронтенда оценка ArtifactsBench составляет 59,31 — уступая только Gemini-2.5-Pro(lowthink) с 60,28 в этой группе сравнения (согласно карточке модели inclusionAI).
Длинный контекст и следование инструкциям
С контекстным окном в 262 144 токена (YaRN rope scaling), Ling-2.6-1T может вместить целые кодовые базы, длинные документы или расширенные многошаговые разговоры агентов в один вызов. На бенчмарке MRCR (диапазон контекста 16K–256K) он стабильно сохраняет точность извлечения — критическое требование для агентских пайплайнов, обрабатывающих длинные выходные данные инструментов или корпусы документов. Оценка IFBench составляет 56,9%, демонстрируя сильное следование сложным инструкциям в расширенном контексте.
Производительность на бенчмарках
Независимые измерения от Artificial Analysis ставят Ling-2.6-1T на индекс интеллекта 33,6 — лучше, чем 73% из 495 измеренных моделей, и #2 в классе больших открытых немыслящих моделей. Ниже приведены самостоятельно сообщённые оценки из карточки модели inclusionAI (сравнение с DeepSeek-V3.1-terminus, Kimi-K2-0905, GPT-5-main и Gemini-2.5-Pro(lowthink)), за которыми следуют независимо проверенные оценки AA.
Математика и рассуждения (согласно карточке модели inclusionAI)
| Бенчмарк | 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). Источник: карточка модели inclusionAI. Последняя проверка: 24 апреля 2026 г.
Производительность кода (согласно карточке модели inclusionAI)
| Бенчмарк | 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). Источник: карточка модели inclusionAI. Последняя проверка: 24 апреля 2026 г. Примечание: названия версий моделей (например, “gpt-5-main”, “DeepSeek-V3.1-terminus”) указаны так, как сообщает inclusionAI, и могут не соответствовать публично выпущенным версиям.
Агентные бенчмарки (согласно карточке модели inclusionAI)
Ling-2.6-1T достигает открытого SOTA по агентным оценкам. Точные оценки конкурентов опубликованы не для всех бенчмарков; результаты указаны так, как сообщается в официальной карточке модели.
| Бенчмарк | Что измеряет | Ling-2.6-1T |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified | Решение реальных задач GitHub | Открытый SOTA |
| BFCLv4 | Сложный многошаговый вызов функций/инструментов | Открытый SOTA |
| TAU2-Bench | Выполнение долгосрочных агентских задач | Открытый SOTA |
| Claw-Eval | Многошаговое выполнение команд | Открытый SOTA |
| PinchBench | Составные агентские возможности | Открытый SOTA |
| IFBench | Следование сложным инструкциям | 56.9% |
Источник: карточка модели inclusionAI. “Открытый SOTA” по заявлению inclusionAI; независимые данные по каждому показателю пока недоступны. Последняя проверка: 24 апреля 2026 г.
Независимые бенчмарки (Artificial Analysis)
| Метрика | Ling-2.6-1T | Примечания |
|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 33.6 | Лучше, чем 73% из 495 моделей |
| AA Coding Index | 33.0 | Лучше, чем 78% моделей |
| AA Agentic Index | 48.2 | Лучше, чем 80% моделей |
| GPQA Diamond | 75.2% | Научные рассуждения уровня выпускника |
| τ²-Bench Telecom | 89.8% | Разговорные агентские задачи |
| IFBench | 56.9% | Следование инструкциям |
| Скорость вывода | 67.7 ток/с | Через Novita AI на OpenRouter |
Источник: Artificial Analysis. Последняя проверка: 24 апреля 2026 г.
Как использовать Ling-2.6-1T при поддержке Novita AI
Вариант 1: Playground (без кода)
Попробуйте модель мгновенно на novita.ai/models/model-detail/inclusionai-ling-2.6-1t — никакой настройки не требуется. Полезно для быстрой проверки промптов перед интеграцией в ваше приложение.
Вариант 2: API (Python)
Ling-2.6-1T полностью совместим с OpenAI. Замените ключ API Novita и ID модели:
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": "Ваш промпт здесь"}],
temperature=0.7,
top_p=0.95,
)
print(response.choices[0].message.content)
Получите ключ API на novita.ai/settings. Модель также поддерживает стриминг, вызов функций через tool_use и структурированный вывод.
Вариант 3: Сторонние инструменты
Поскольку Novita AI совместим с OpenAI, Ling-2.6-1T работает с любым инструментом, принимающим пользовательский base URL — включая Cursor, Claude Code, OpenWebUI, LangChain и LlamaIndex. Установите base URL на https://api.novita.ai/v3/openai и модель на inclusionai/ling-2.6-1t.
Варианты использования
Сочетание ёмкости в 1 трлн параметров, парадигмы быстрого мышления и контекста в 262K делает Ling-2.6-1T отличным выбором для:
- Агенты кодинга: С рейтингом CodeForces 1901 и сильными показателями LiveCodeBench он справляется с задачами программирования конкурентного уровня. Объедините его с Agent Sandbox от Novita для полностью изолированного выполнения кода без управления инфраструктурой.
- Финансовый анализ: 87.45 на FinanceReasoning (#1 в своей группе сравнения по карточке модели inclusionAI) делает его подходящим для автоматизированного анализа отчётов, обобщения доходов и количественных исследовательских рабочих процессов.
- Генерация фронтенда: Награда Hybrid Syntax–Function–Aesthetics при обучении специально нацелена на качество кода пользовательского интерфейса. Оценка ArtifactsBench 59.31 — вторая по величине в своей группе сравнения — всего на 0.97 балла ниже Gemini-2.5-Pro(lowthink).
- Обработка длинных документов: Контекстное окно 262 144 токена обрабатывает многостраничные документы, полный анализ репозиториев или обширные юридические/исследовательские корпусы за один вызов.
- Продукционные API с высокой нагрузкой: Парадигма без мышления означает предсказуемое количество токенов и меньшую вариативность задержки — это важно, когда вы выполняете тысячи запросов в день.
Переход с DeepSeek V3 или Kimi K2?
Если вы сейчас используете DeepSeek V3 или Kimi K2 через другого провайдера, переключение на Ling-2.6-1T при поддержке Novita AI — это изменение одной строки: тот же совместимый с OpenAI API, тот же формат запроса. ID модели становится inclusionai/ling-2.6-1t.
В задачах кодинга Ling-2.6-1T превосходит как DeepSeek-V3.1, так и Kimi-K2-0905 на LiveCodeBench (61.68 против 48.02 и 48.95), а в математических рассуждениях лидирует на AIME26 и OptMATH. Если ваши нагрузки требуют много рассуждений, но вы не хотите многословия цепочек мыслей, это более чистый путь обновления по сравнению с переходом на мыслительную модель.
Цены
| Модель | Вход ($/1 млн токенов) | Выход ($/1 млн токенов) | Контекст |
|---|---|---|---|
| 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 |
Цены Novita AI через novita.ai. Цены конкурентов через OpenRouter. Последняя проверка: 24 апреля 2026 г.
Цена вывода Ling-2.6-1T ($2.50/M) выше, чем у DeepSeek V3.2 — компромисс заключается в значительно более сильной производительности на бенчмарках рассуждений и кодинга. Если стоимость токенов на вызов является основным ограничением, Ling-2.6-flash (104 млрд параметров, 7.4 млрд активных) — более дешёвый родственный вариант, также эксклюзивно доступный через Novita AI.
Бесплатный уровень: Ling-2.6-1T доступен бесплатно через конечную точку inclusionai/ling-2.6-1t:free на OpenRouter, эксклюзивно предоставляемую Novita AI. Это бесплатное окно ограничено по времени — проверяйте текущую доступность на openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-1t:free.
Заключение
Суть: Ling-2.6-1T в настоящее время является самой сильной открытой немыслящей моделью для конкурентных математических и кодовых бенчмарков, а также лучшим вариантом с открытым исходным кодом, если вам нужен контекст 262K без оплаты многословия цепочек мыслей. Это не самый дешёвый вариант на токен, но для сложных задач рассуждений, где мыслительные модели раздули бы ваш счёт, это самая практичная передовая открытая альтернатива, доступная сегодня.
Эксклюзивно поддерживается Novita AI — единственным провайдером, предлагающим как Ling-2.6-1T, так и Ling-2.6-flash на OpenRouter — вы получаете стабильную конечную точку инференса, время безотказной работы 99.9% и совместимый с OpenAI API без необходимости самостоятельного развёртывания минимум на 32 графических процессорах.
Часто задаваемые вопросы
Что такое Ling-2.6-1T?
Ling-2.6-1T — это языковая модель смеси экспертов с 1 триллионом параметров, разработанная Ant Group (inclusionAI). Она активирует примерно 50 млрд параметров на токен, поддерживает контекстное окно в 262 144 токена и разработана как модель быстрого мышления без рассуждений — сильная производительность на бенчмарках без накладных расходов на цепочки мыслей. Лицензия MIT, веса полностью открыты.
Как получить доступ к Ling-2.6-1T через API?
Установите base_url="https://api.novita.ai/v3/openai" и model="inclusionai/ling-2.6-1t" в любом клиенте, совместимом с OpenAI. Получите ключ API на novita.ai/settings. Он также доступен через OpenRouter с использованием того же ID модели.
Как Ling-2.6-1T сравнивается с DeepSeek V3?
По самостоятельно сообщённым бенчмаркам (карточка модели inclusionAI), Ling-2.6-1T превосходит DeepSeek-V3.1 на AIME26 (70.42 против 55.21), LiveCodeBench (61.68 против 48.02) и ARC-AGI-1 (43.81 против 14.69). DeepSeek V3.2 набирает более высокий показатель по индексу интеллекта Artificial Analysis (42 против 34), но Ling-2.6-1T предлагает большее контекстное окно (262K против 128K) при схожих ценах ($0.30/M вход).
Какое контекстное окно у Ling-2.6-1T?
262 144 токена (расширено с родных 128K с помощью YaRN rope scaling). Максимальная длина вывода — 32 768 токенов.
Бесплатен ли Ling-2.6-1T в использовании?
Да, временно. Конечная точка inclusionai/ling-2.6-1t:free на OpenRouter эксклюзивно предоставляется Novita AI. Бесплатное окно ограничено по времени. Платный уровень через Novita AI составляет $0.30/M за входные токены и $2.50/M за выходные.
Рекомендуемые статьи
- Ling-2.6-flash: 340 токенов/с, ~7x эффективность | Novita AI — Меньший родственник — когда скорость важнее масштаба.
- Какой провайдер инференса подходит для агентов ИИ — Как выбрать API инференса для агентских нагрузок.
- Лучшие провайдеры API инференса для моделей с открытым исходным кодом в 2026 году — Полное сравнение того, кто что предлагает для моделей с открытыми весами.
