目前最強大的開源模型往往讓你面臨抉擇：要原始智慧，還是要 Token 效率？思考型模型每次請求會消耗 3–5 倍的 Token。較小的非推理模型能降低成本，但能力上限也較低。Ling-2.6-1T 正是為打破這個取捨而設計。
Ling-2.6-1T 是螞蟻集團（inclusionAI）推出的超大規模綜合旗艦模型，專為即時任務執行而打造。它採用 MLA + Hybrid Linear Attention 架構，實現了卓越的智慧與 Token 比率：強大的基準測試表現，同時最小化輸出 Token 開銷。在 AIME26 上，它顯著優於其他非推理模型。在代理執行基準測試——SWE-bench Verified、BFCLv4、TAU2-Bench、Claw-Eval——上達到開源 SOTA 水準。目前由 Novita AI 獨家提供推理支援。
簡而言之：Ling-2.6-1T 為代理工作負載提供了全面的前沿能力——複雜推理、工具使用、多步驟執行以及長上下文指令遵循——而 Token 成本僅為思考型模型的一小部分。
立即體驗由 Novita AI 支援的 Ling-2.6-1T
Ling-2.6-1T 是什麼？
Ling-2.6-1T 是螞蟻集團（AntLingAGI）旗下 AI 研究機構 inclusionAI 最新的旗艦模型。這是一個 1 兆參數的混合專家（MoE）模型——迄今為止發布的最大 FP8 訓練基礎模型——在超過 20T 的高品質 Token 上進行訓練，後期階段包含超過 40% 的推理密集型資料。
與在回答前輸出冗長思維鏈的思考型模型（DeepSeek-R1、QwQ）不同，Ling-2.6-1T 採用「快速思考」機制：它將推理內化，而不將冗長的思考過程外部化。這使得 Token 輸出保持精簡，同時維持強大的分析深度。每個 Token 激活約 50B 參數，使得在 1T 規模下進行推理成為可能。
- 架構：MLA + Hybrid Linear Attention，總參數 1T，每個 Token 激活參數約 50B
- 上下文窗口：262,144 個 Token（透過 YaRN 位置編碼擴展），最大輸出 32,768 個 Token
- 訓練：FP8 混合精度，20T+ Token，>40% 推理密集型資料
- 範式：快速思考——內化推理，無冗長思維鏈輸出
- 授權：MIT——完全開放權重
- 可用性：由 Novita AI 獨家支援（OpenRouter 提供商）
主要特色：為何 Ling-2.6-1T 與眾不同
優越的智慧與 Token 比率
思考型模型會產生令人印象深刻的結果，但會膨脹您的 Token 帳單——在實際答案之前需要數百個推理 Token。Ling-2.6-1T 在中期訓練中採用演化式思維鏈（Evo-CoT），將推理內化而非外部化。結果：在 AIME26（優於其他非推理模型）、LiveCodeBench 和 Omni-MATH 上取得強勁基準分數——無需支付思考過程的費用。根據官方模型卡，其智慧輸出效率可與 GPT-5.4（非推理版）媲美，相較前代 Ling-1T 有重大飛躍。對於高吞吐量的生產工作負載，這直接降低了成本。
代理執行的開源 SOTA
代理工作負載不僅需要孤立的數學和編碼——還需要工具使用、多步驟執行以及真實條件下可靠的指令遵循。Ling-2.6-1T 在關鍵代理基準測試上達到開源 SOTA（根據 inclusionAI 模型卡）：
- SWE-bench Verified——真實世界軟體工程任務解決
- BFCLv4——Berkeley 函數調用排行榜 v4，複雜工具使用
- TAU2-Bench——長期代理任務完成
- Claw-Eval——多輪命令執行
- PinchBench——綜合代理能力評估
在 LiveCodeBench（2024 年 8 月 – 2025 年 5 月）上，其得分為 61.68——超越 DeepSeek-V3.1（48.02）、Kimi-K2-0905（48.95）和 GPT-5-main（48.57）超過 13 分。在前端生成方面，ArtifactsBench 得分為 59.31——在此比較組中僅次於 Gemini-2.5-Pro(lowthink) 的 60.28（根據 inclusionAI 模型卡）。
長上下文與指令遵循
憑藉 262,144 個 Token 的上下文（YaRN 位置編碼），Ling-2.6-1T 可以在單次呼叫中容納整個程式碼庫、長文件或擴展的多輪代理對話。在 MRCR 基準測試（16K–256K 上下文範圍）中，它持續保持檢索準確性——這對於處理長工具輸出或文件語料庫的代理管道至關重要。IFBench 得分為 56.9%，展示了在擴展上下文下強大的複雜指令遵循能力。
基準測試表現
來自 Artificial Analysis 的獨立測量將 Ling-2.6-1T 的智慧指數定為 33.6——優於 495 個測量模型中的 73%，在開放權重的大型非推理類別中排名第 2。以下為 inclusionAI 模型卡中自行報告的分數（對比 DeepSeek-V3.1-terminus、Kimi-K2-0905、GPT-5-main 和 Gemini-2.5-Pro(lowthink)），以及經過獨立驗證的 AA 分數。
數學與推理（根據 inclusionAI 模型卡）
| 基準測試 | 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)。來源：inclusionAI 模型卡。最後驗證時間：2026-04-24。
程式碼表現（根據 inclusionAI 模型卡）
| 基準測試 | 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)。來源：inclusionAI 模型卡。最後驗證時間：2026-04-24。注意：模型版本名稱（例如 “gpt-5-main”、“DeepSeek-V3.1-terminus”）為 inclusionAI 所報告，可能與公開發布的版本不一致。
代理執行基準測試（根據 inclusionAI 模型卡）
Ling-2.6-1T 在特定代理評估中達到開源 SOTA。部分基準測試未公布競爭對手確切分數；以下結果按官方模型卡報告列出。
| 基準測試 | 測量內容 | Ling-2.6-1T |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 真實 GitHub 問題解決 | 開源 SOTA |
| BFCLv4 | 複雜多步驟函數/工具調用 | 開源 SOTA |
| TAU2-Bench | 長期代理任務完成 | 開源 SOTA |
| Claw-Eval | 多輪命令執行 | 開源 SOTA |
| PinchBench | 綜合代理能力 | 開源 SOTA |
| IFBench | 複雜指令遵循 | 56.9% |
來源：inclusionAI 模型卡。「開源 SOTA」為 inclusionAI 宣稱；獨立每項分數數據尚不可用。最後驗證時間：2026-04-24。
獨立基準測試（Artificial Analysis）
| 指標 | Ling-2.6-1T | 備註 |
|---|---|---|
| AA 智慧指數 | 33.6 | 優於 495 個模型中的 73% |
| AA 編碼指數 | 33.0 | 優於 78% 的模型 |
| AA 代理指數 | 48.2 | 優於 80% 的模型 |
| GPQA Diamond | 75.2% | 研究生級科學推理 |
| τ²-Bench Telecom | 89.8% | 對話式代理任務 |
| IFBench | 56.9% | 指令遵循 |
| 輸出速度 | 67.7 tok/s | 經由 Novita AI 在 OpenRouter |
來源：Artificial Analysis。最後驗證時間：2026-04-24。
如何使用由 Novita AI 支援的 Ling-2.6-1T
選項 1：Playground（無程式碼）
立即在 novita.ai/models/model-detail/inclusionai-ling-2.6-1t 上試用模型——無需設定。對於在整合到應用程式之前快速測試提示詞很有用。
選項 2：API（Python）
Ling-2.6-1T 完全相容 OpenAI。替換您的 Novita API 金鑰和模型 ID：
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": "您的提示詞在這裡"}],
temperature=0.7,
top_p=0.95,
)
print(response.choices[0].message.content)
在 novita.ai/settings 獲取您的 API 金鑰。該模型還支援串流、透過 tool_use 進行函數調用以及結構化輸出。
選項 3：第三方工具
由於 Novita AI 相容 OpenAI，Ling-2.6-1T 可與任何接受自訂 base URL 的工具搭配使用——包括 Cursor、Claude Code、OpenWebUI、LangChain 和 LlamaIndex。將 base URL 設為 https://api.novita.ai/v3/openai，模型設為 inclusionai/ling-2.6-1t。
使用案例
Ling-2.6-1T 結合了 1T 參數容量、快速思考範式和 262K 上下文，非常適合以下場景：
- 編碼代理： 憑藉 CodeForces 評級 1901 和強勁的 LiveCodeBench 分數，它能處理競賽級程式設計任務。將其與 Novita 的 Agent Sandbox 配合使用，無需管理基礎設施即可實現完全隔離的程式碼執行。
- 金融分析： FinanceReasoning 得分 87.45（根據 inclusionAI 模型卡，在其比較組中排名第一），使其適用於自動化報告分析、收益摘要和量化研究工作流程。
- 前端生成： 訓練中的混合語法-功能-美學獎勵機制特別針對 UI 程式碼品質。ArtifactsBench 得分 59.31 在其比較組中排名第二——僅落後 Gemini-2.5-Pro(lowthink) 0.97 分。
- 長文件處理： 262,144 個 Token 的上下文可一次處理數百頁的文件、完整儲存庫分析或擴展的法律/研究語料庫。
- 高量生產 API： 非推理範式意味著 Token 數量可預測且延遲變異較低——對於每天運行數千次請求的場景非常重要。
從 DeepSeek V3 或 Kimi K2 遷移？
如果您目前透過其他提供商使用 DeepSeek V3 或 Kimi K2，切換到由 Novita AI 支援的 Ling-2.6-1T 只需修改一行程式碼——相同的 OpenAI 相容 API，相同的請求格式。模型 ID 變為 inclusionai/ling-2.6-1t。
在編碼任務上，Ling-2.6-1T 在 LiveCodeBench（61.68 對比 48.02 和 48.95）上優於 DeepSeek-V3.1 和 Kimi-K2-0905；在數學推理上，它在 AIME26 和 OptMATH 上均領先。如果您的工作負載以推理為重，但又不希望有冗長的思維鏈，那麼相較於切換到思考型模型，這是一條更乾淨的升級路徑。
定價
| 模型 | 輸入（$/1M Token） | 輸出（$/1M Token） | 上下文 |
|---|---|---|---|
| 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 |
Novita AI 定價透過 novita.ai。競爭對手定價透過 OpenRouter。最後驗證時間：2026-04-24。
Ling-2.6-1T 的輸出定價（$2.50/M）高於 DeepSeek V3.2——但其在推理和編碼任務上具有明顯更強的基準測試表現。如果每次呼叫的 Token 成本是主要限制，Ling-2.6-flash（104B 參數，7.4B 激活）是更便宜的兄弟模型，也由 Novita AI 獨家提供。
免費 tier： Ling-2.6-1T 可透過 OpenRouter 上的 inclusionai/ling-2.6-1t:free 端點免費使用，由 Novita AI 獨家提供。此免費時段有時效限制——請在 openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-1t:free 查看當前可用性。
結論
總結： Ling-2.6-1T 是目前在競賽級數學和編碼基準測試中最強的開放權重非推理模型，也是如果您需要 262K 上下文而不願支付思維鏈冗長費用的最強開源選擇。它不是每 Token 最便宜的選項，但對於思考型模型會膨脹帳單的複雜推理任務，它是目前最實用的前沿開源替代方案。
由 Novita AI 獨家支援——唯一在 OpenRouter 上同時提供 Ling-2.6-1T 和 Ling-2.6-flash 的提供商——您可獲得穩定的推理端點、99.9% 正常運行時間以及 OpenAI 相容的 API，無需自行管理最低 32 GPU 的部署。
常見問題
什麼是 Ling-2.6-1T？
Ling-2.6-1T 是螞蟻集團（inclusionAI）開發的 1 兆參數混合專家語言模型。每個 Token 激活約 50B 參數，支援 262,144 個 Token 的上下文窗口，被設計為快速思考、非推理模型——在沒有思維鏈開銷的情況下提供強大的基準測試表現。MIT 授權，完全開放權重。
如何透過 API 存取 Ling-2.6-1T？
在任何相容 OpenAI 的客戶端中設定 base_url="https://api.novita.ai/v3/openai" 和 model="inclusionai/ling-2.6-1t"。在 novita.ai/settings 獲取您的 API 金鑰。也可透過 OpenRouter 使用相同的模型 ID 存取。
Ling-2.6-1T 與 DeepSeek V3 相比如何？
根據自我報告的基準測試（inclusionAI 模型卡），Ling-2.6-1T 在 AIME26（70.42 對比 55.21）、LiveCodeBench（61.68 對比 48.02）和 ARC-AGI-1（43.81 對比 14.69）上優於 DeepSeek-V3.1。DeepSeek V3.2 在 Artificial Analysis 智慧指數上得分更高（42 對比 34），但 Ling-2.6-1T 提供更大的上下文窗口（262K 對比 128K），且定價相似（輸入 $0.30/M）。
Ling-2.6-1T 的上下文窗口是多少？
262,144 個 Token（從原生 128K 透過 YaRN 位置編碼擴展）。最大輸出長度為 32,768 個 Token。
Ling-2.6-1T 可以免費使用嗎？
可以，暫時免費。OpenRouter 上的 inclusionai/ling-2.6-1t:free 端點由 Novita AI 獨家提供。免費時段有時效限制。透過 Novita AI 的付費 tier 為輸入 $0.30/M Token，輸出 $2.50/M Token。
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