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新加坡设计公司排行,济南seo,安徽企业年报网上申报入口,网站建立价格Ring-flash-2.0#xff1a;6.1B激活MoE模型推理破百B性能 【免费下载链接】Ring-flash-2.0 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0 近日#xff0c;inclusionAI正式开源高性能思维模型Ring-flash-2.0#xff0c;该模型基于MoE6.1B激活MoE模型推理破百B性能【免费下载链接】Ring-flash-2.0项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0近日inclusionAI正式开源高性能思维模型Ring-flash-2.0该模型基于MoEMixture of Experts混合专家架构在仅激活6.1B参数的情况下实现了媲美百亿级模型的复杂推理能力同时通过创新的IcePop算法解决了MoE模型强化学习训练不稳定的核心难题。当前大语言模型领域正面临性能-效率的双重挑战一方面复杂任务如数学竞赛、逻辑推理等需要模型具备深度思维能力通常依赖大参数量模型另一方面全参数激活的密集型模型Dense Model推理成本高昂难以满足高并发场景需求。MoE架构通过稀疏激活机制实现了参数量与计算效率的平衡但在强化学习阶段的训练不稳定性一直是行业痛点。根据Gartner最新报告2025年将有65%的企业AI应用面临推理成本过高的问题高效能模型成为突破关键。Ring-flash-2.0在架构设计和训练方法上实现了多重突破。作为Ling-flash-2.0-base的深度优化版本该模型总参数量达100B但通过1/32专家激活比例和MTP层等结构优化每次推理仅激活6.1B参数其中4.8B为非嵌入参数。这一设计使模型在四颗H20 GPU上部署时生成速度可达200 tokens/秒大幅降低了高性能思维模型的部署门槛。如上图所示该基准测试对比了Ring-flash-2.0与GPT-OSS-120B、Qwen3-32B-Thinking等主流模型在数学竞赛AIME 25、Omni-MATH、代码生成LiveCodeBench和逻辑推理ARC-Prize等任务上的表现。从图中可以清晰看出Ring-flash-2.0不仅超越了40B以下密集型模型还在多项指标上媲美更大规模的开源MoE模型和闭源API。该图展示了Ring-flash-2.0的MoE架构优化细节包括专家激活机制和MTP层设计。从图中可以看出极低的激活参数比例6.1B/100B是实现高性能与高效率平衡的关键这种小激活大模型的设计思路为行业提供了新的技术参考。模型性能的跃升得益于inclusionAI自研的IcePop算法该算法通过掩码双向截断技术有效解决了MoE模型强化学习中的训练-推理偏差问题。传统GRPO算法在长序列训练中会出现概率分布偏差累积当相对差异超过5%时训练即告失败。IcePop算法创新性地同时截断训练概率显著高于和低于推理概率的token并对差异过大的token进行梯度掩码使模型能够在长周期RL训练中保持稳定进化。在训练流程上Ring-flash-2.0采用SFTRLVRRLHF三阶段方案首先通过轻量化Long-CoT SFT长链思维微调赋予模型多样化思维模式然后通过RLVR带可验证奖励的强化学习激发推理潜力最后通过RLHF基于人类反馈的强化学习优化通用能力。这种分阶段训练既保证了复杂推理任务的性能又兼顾了模型的整体可用性。该截图展示了Ring-flash-2.0创新的两阶段RL训练 pipeline。从图中可以看出研发团队对比了联合训练与分阶段训练两种方案最终选择的分阶段方案在工程效率和生成质量平衡上表现更优尤其减少了长尾生成问题。Ring-flash-2.0的开源将加速高效能思维模型的产业化应用。在金融风控领域其逻辑推理能力可用于复杂交易规则的实时解析在教育场景数学竞赛级别的解题能力能够赋能个性化辅导系统而200 tokens/秒的生成速度使其具备高并发服务能力有望推动AI客服、智能创作等场景的体验升级。随着模型部署生态的完善已支持vLLM和SGLang推理框架预计将有更多开发者基于该架构探索低成本高性能的AI应用。未来随着IcePop算法的进一步优化和多阶段训练流程的迭代MoE模型有望在保持高效率优势的同时逐步逼近甚至超越同量级密集型模型的综合能力。Ring-flash-2.0的技术路径表明稀疏激活与强化学习的深度融合可能是实现千卡训练、百卡部署、超千卡性能的关键所在这将为大语言模型的可持续发展提供新的方向指引。【免费下载链接】Ring-flash-2.0项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考