當前，大模型的競爭焦點已從單純的模型性能比拼，轉向如何以更低成本、更高效率，在企業真實場景中實現規模化應用。如何更懂企業，更適配企業的需求，成爲行業關注重點。

4月29日，螞蟻數科宣佈推出Ling-2.6-flash商業版LingDT-2.6-flash。該模型主打“Token效率”，在同等測評任務下相比同參數級別模型可節省90%Token消耗，更快、更省、更適合企業真實場景大規模部署。

據悉，LingDT-2.6-flash全面繼承Ling-2.6-flash的核心優勢，從底層架構優化Token效率，破解產業落地難題。

該模型總參數量104B，激活參數7.4B，在保持高智能水平的前提下，實現推理效率與Token利用率大幅提升。同時，LingDT-2.6-flash搭載金融級安全防護體系，支持私有化部署、數據隔離、API權限管控，全面滿足企業嚴苛的數據安全與合規要求，實現高效能與高安全雙向兼顧。

目前，模型已在螞蟻數科DT MaaS平臺首發上架，限時8折優惠，每百萬tokens輸入僅0.48元、輸出1.44元，大幅降低企業規模化AI應用的成本。

螞蟻數科深耕產業場景，堅持 “高效能、低成本、強實用”的AI技術路線，構建了覆蓋底層大模型、模型服務層、智能體平臺到上層智能體應用的全棧AI產品矩陣，並依託成熟的工程化能力，讓AI從技術演示走向業務一線，在金融、能源、交通等重點領域加速落地。

以金融領域爲例，螞蟻數科接連推出金融推理大模型Agentar-Fin-R1、輕量級MoE模型LingDT-Fin-Mini 2.5，通過“行業大腦”+“執行手腳”的協同模式，爲金融業提供兼具專業度、性價比與快速響應能力的AI大模型方案。目前，螞蟻數科在金融領域已推出超百個金融場景智能體應用，包括AI手機銀行、保險理賠、安全封控、財富管理等核心應用場景。