単なる会話をするAIからさようなら：百靈大モデルのオープンソース版 Ring-2.6-1T は現実的で複雑なタスクのクローズドループを特徴とする

ブライン大モデルは今日、トレリオン級の旗艦思考モデルRing-2.6-1Tを正式にオープンソース化したことを発表しました。このモデルは、実際の製品環境において「実行力不足」が問題視されていた課題を解決することを目的としています。このモデルはパラメータ数の積み重ねだけでなく、エージェントワークフロー、ソフトウェアエンジニアリング、および研究分析などの長距離タスクに対するエンドツーエンドの推進を核心的な方向性としています。

技術面では、Ring-2.6-1Tは三大コア的な突破を達成しています。第一に、エージェントの実行能力が全面的に強化され、PinchBenchやClawEvalなどのエージェント適合性を評価するベンチマークで開発者向けSOTAレベルに到達し、タスクの分解とフィードバック修正能力が顕著に改善されました。

第二に、「Reasoning Effort」という調整可能なメカニズムが独創的に導入され、highとxhighの2つのレギュレーションモードをサポートし、開発者がタスクの複雑さに応じてコストと性能のバランスを取れるようにします。そのうちhighモードはTau2-Benchでの通信事業テストで優れた性能を発揮し、xhighモードはAIME26やGPQA Diamondなどの高難度の推論タスクで限界に到達しました。

第三に、モデルは非同期（Async）強化学習アーキテクチャと「棒氷アルゴリズム」を組み合わせることで、トレリオン級モデルの長期トレーニングにおける安定性の問題を効果的に解決し、リソースの利用効率を大幅に向上させました。

現在、Ring-2.6-1TはHugging FaceとModelScope

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