Команда Ling от Ant Group открыла исходный код Ling-3.1-flash-1019 — обновленной версии модели Ling-3.1-flash, выпущенной ранее в этом месяце, — и одновременно опубликовала базовую предварительно обученную модель Ling-3.1-flash-base. Обе доступны на Hugging Face под лицензией MIT.
Ling-3.1-flash-1019 сохраняет архитектуру предшественницы: гибридную линейную архитектуру mixture-of-experts с примерно 560 миллиардами общих параметров и около 25 миллиардами активных на токен, а также контекстное окно в один миллион токенов. Согласно описанию модели, стек сочетает 63 слоя линейного внимания KDA с 9 слоями MLA с управлением доступом, из которых 512 экспертов с маршрутизацией, причем 8 активны одновременно. Изменения в этом релизе связаны с дополнительным пост-обучением, направленным на улучшение рассуждений, использования инструментов и многошагового выполнения.
В стороннем индексе Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 новая версия получила 44 балла, что на три пункта выше предыдущего релиза. Остальные показатели — собственные результаты Ant. Команда сообщает, что ее оценка в AA-Briefcase, сложном тесте на знание, выросла с примерно 1400 до 1524 Elo, а GDPval-AA — с примерно 1618 до 1644 Elo. В области автоматизации процессов показатель AutomationBench-AA увеличился с 62% до 68%. Улучшилось и решение научных задач: CritPt вырос с 18% до 26%, а SciCode — с 54% до 57%.
Базовая модель является более значимым дополнением для разработчиков. Ant утверждает, что Ling-3.1-flash-base превзошла DeepSeek-V4-Pro-Base и MiMo-V2.5-Pro-Base по 32 из 47 бенчмарков в восьми областях, согласно собственным тестам, охватывающим знания, рассуждения, код, математику и длинный контекст. Веса выпущены в формате BF16, чтобы команды могли проводить дальнейшее предварительное обучение, адаптацию к домену и собственное пост-обучение.
Ant позиционирует релиз вокруг персональных агентов, а не чат-ботов. Обновление вышло через день после того, как LingGuang 2.0, приложение-ассистент Ant на базе ИИ, было перепозиционировано как персональный ассистент, способный продолжать работу над задачами после завершения сеанса пользователя, используя межсессионную память, планирование долгосрочных задач и выделенный облачный хост. Примеры, приведенные Ant, включают отслеживание погоды и бронирований перед поездкой или мониторинг цен на продукты в рамках установленного бюджета. Команда также сообщает, что обучила вариант для работы с изображениями и текстом, Ling-3.1-flash-VL, который уже используется внутри LingGuang и будет публично выпущен позже.
Рекомендуемые конфигурации для развертывания, перечисленные в описании модели, включают SGLang и vLLM на узлах с восемью GPU.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Pandaily
