Ring-1T - アント・フィナンシャルのオープンソースの兆パラメータ思考モデル

Ring-1Tとは何ですか？

Ring-1Tは、Ant Groupがオープンソース化した、1兆パラメータの思考モデルです。Ling 2.0 MoEアーキテクチャをベースに、20TBのコーパスで事前学習を行い、独自開発の強化学習システムASystemを用いて推論能力を訓練しました。128kのコンテキストウィンドウをサポートし、数々の国際コンペティションやベンチマークテストにおいて、トップレベルのクローズドソースモデルに匹敵、あるいはそれを上回る性能を発揮しています。自然言語推論に優れ、AIME 2025テストではGPT-5に迫る92.6点を獲得しました。IMO 2025テストでは、3問目を初回で正解し、他の問題にも部分的に正解するなど、高度な推論能力を示しています。

Ring-1Tの主な機能

• 強力な自然言語推論能力AIME 2025テストで92.6というスコアを獲得したことは、GPT-5のスコア94.6に近いことから、高い数学的推論能力を示している。
• 非常に効率的な問題解決能力IMO 2025のテストにおいて、この生徒は問3を初回で解き、他の問にも部分的に正解するなど、高度な推論能力を示した。
• マルチドメイン競争力HMMT 2025、LiveCodeBench v6、CodeForces、ARC-AGI-1などのタスクにおいて非常に優れた性能を発揮し、幅広い適用性を示しています。
• オープンソースコラボレーションコードと重みは完全にオープンソースであり、コミュニティによる探求とフィードバックを促進し、モデルの反復と改善を加速するために、Hugging Faceプラットフォーム上で公開されています。

Ring-1Tの技術原理

• 建築設計本モデルは、Ling 2.0 MoEアーキテクチャを採用し、数兆個のパラメータと組み合わせることで、強力な表現力と高い計算効率を実現しています。
• 事前学習コーパスモデルが豊富な言語知識とパターンを学習できるように、20Tの高品質コーパスを用いて事前学習を実施しました。
• 強化学習トレーニング我々は、独自に開発した高効率強化学習システムであるASystemに基づき、RLVR（強化学習強化）を用いてモデルを訓練することで、モデルの推論能力と意思決定能力を向上させます。
• 連続反復このモデルは現在も学習中で、性能を継続的に最適化し、言語の混在や反復的な推論といった現在の課題に対処しています。

Ring-1Tプロジェクトの住所

• ハグ顔モデルライブラリ：https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-1T-preview
• Ling Chat：https://ling.tbox.cn/chat

Ring-1Tのパフォーマンス

• 数学的推論IMO 2025のテストにおいて、Ring-1Tは問題1、3、4、5を初回で解決し（銀メダルレベル）、3回目の試みで問題2の幾何学的証明をほぼ完璧に証明した。
• コード生成Codeforcesのテストでは2092点を獲得し、GPT-5（High）の2073点を上回りました。また、LiveCodeBenchなどのプログラミングベンチマークでは、オープンソースモデルの中で1位にランクインしました。
• 総合的な能力HealthBenchやCreative Writing v3などのタスクで優れた性能を発揮し、Arena-Hard-v2テストでは81.59%の勝率を記録し、GPT-5の82.91%に迫る結果となった。

Ring-1Tの応用シナリオ

• 自然言語推論タスクAIME 25テストで92.6というスコアを獲得したことは、GPT-5のスコア94.6に近いことから、高い数学的推論能力を示している。
• コード生成と最適化CodeForcesテストでは94.69というスコアでGPT-5を上回り、優れたコード生成能力を実証した。
• マルチエージェントフレームワークアプリケーションこれはマルチエージェントフレームワークであるAWorldと統合されており、複雑な推論タスクのテストや探索に使用できます。
• 学術研究開発世界初のオープンソースの1兆パラメータ推論モデルとして、研究者や開発者に高性能で再現性の高い推論基盤を提供し、大規模モデルエコシステムにおける透明性と協調的なイノベーションを促進します。