在AI大模型的这场、日益被“长上下文”所定义的全球“军备竞赛”中，一场更为深刻的、关乎“效率”与“成本”的终极革命，正由中国的科技与金融巨头蚂蚁集团，悍然引爆。
其旗下的百灵大模型团队，近日，正式地，向全球全面开源了其最新一代的、专为“超长文本编程”而设计的创新模型——Ring-flash-linear-2.0-128K。
这并非又一次在上下文窗口长度上的线性堆砌。它是一次深刻的、系统性的、旨在将“超长”与“超快”这两个看似矛盾的目标，进行完美融合的范式革命。
其核心，是仅需激活6.1B的微小参数，便能实现，足以媲美40B级别密集模型的、惊人的SOTA（当前最佳）级表现。
这场“以小博大”的效率革命，其背后，是蚂蚁百灵团队，在模型架构上的两大核心创新。
首先是其开创性的“混合线性注意力”机制。模型的主干采用自研的、计算复杂度近乎线性的注意力融合模块，同时辅以少量标准的、更耗费算力的标准注意力机制。这种设计专为长序列计算提效，在H20硬件上可支持128K上下文下超过200 token/s的生成速度，日常使用提速3倍以上，完美适配了资源受限的真实部署场景。
其次则是其精巧的“稀疏MoE（混合专家）”架构。模型总参数规模虽然高达104B，但通过高达1/32的专家激活比率和多任务处理层（MTP）等一系列优化，其在每一次的推理中，仅需激活6.1B的参数，便能实现近乎线性的时间复杂度和常量级的空间复杂度。
而为了将这套全新的架构，转化为无可辩驳的性能，百灵团队，也在其训练方法上，进行了全面的升级。
模型在Ling-flash-base-2.0的基础上，进一步地，在高达1T（一万亿）令牌的、更高质量的数据集上，进行了额外的微调。
同时，结合了稳定的监督微调（SFT）和多阶段的强化学习（RL），并利用蚂蚁自研的“棒冰（icepop）”算法，成功地，攻克了MoE架构，在进行长链条推理时，所普遍存在的“训练不稳定”这一世界级的难题。
长上下文黑科技:原生128K+YaRN扩展至512K，长输入输出零卡顿
其结果，是在多个，最能体现模型“智商上限”的、高难度的基准测试中，展现出了卓越的、甚至超越了许多更大规模密集模型的SOTA级表现。
爱力方的分析认为，蚂蚁百灵的这次，堪称“王炸”级的Ring-flash-linear-2.0-128K的发布与全面开源，其战略意图清晰而极具侵略性。
它深刻地揭示了在AI的这场“下半场”竞争中一个正在浮现的全新“价值战场”，即当AI的能力日益变得同质化时，谁能率先地以更低的成本、更高的效率，去解决那些最棘手的、真实世界的“长尾”问题，谁就将赢得最终的商业战争。
“超长文本”的处理能力，正是这场战争中，最关键、也最具价值的“战略高地”之一。
而蚂蚁百灵，通过将其在“MoE + 长思维链 + RL”这条技术路线上，所取得的最新突破，毫无保留地，贡献给整个开源社区，不仅将极大地，降低所有开发者，进行“高效AI编程”的门槛。它更以一种无可辩驳的工程化实力，向全世界宣告：在“长文本”推理这个，成本仅为传统模型1/10的“效率浪潮”之中，中国的开源力量，正试图，去主导和定义，其未来的技术范式。
一个由“小激活、大性能”所定义的AI开源新时代，其大门，正被蚂蚁百灵，悍然推开。
- Hugging Face示例:pip install flash-linear-attention==0.3.2transformers==4.56.1，加载后直接generate长代码提示。
- vLLM在线推理:tensor-parallel-size4下，GPU利用率90%，支持API调用。
技术报告详见arXiv（https://arxiv.org/abs/2510.19338），开发者可立即下载体验。
