アリババの百靈が1兆パラメータの思考モデル Ring-2.6-1T を発表、推論強度をカスタマイズ可能

最近、アント・リン（Ant Ling）は、トレルリット級のエージェントワークフロー、エンジニアリング開発および研究分析などの複雑な生産環境に特化した「Ring-2.6-1T」という大規模な思考モデルを正式にリリースしました。このモデルは、調整可能な「Reasoning Effort（推論努力）」メカニズムを導入しており、大規模モデルの推論能力とリソース消費の固定比率を打ち破り、現実的なタスクにおける推論コストと実行効率のバランス問題を解決することを目的としています。

Ring-2.6-1Tは、highとxhighの2つの推論強度モードを提供しています。そのうち、highモードは頻繁なエージェント協力を最適化し、低トークンコストと高速なマルチステップ実行の特性を持ち、多ラウンドのインタラクションやタスクの分解に適しています。一方、xhighモードは数学コンペティションや複雑な論理的探求などの極限的なタスク向けで、より十分な思考空間を提供します。

実際のタスク評価では、highモードがPinchBenchで87.60点を獲得し、GPT-5.4xHighやClaude-Opus-4.7xhighなどの競合製品を上回りました。また、高難易度の推論においては、xhighモードがAIME26で95.83点、GPQA Diamondで88.27点を記録し、堅実な科学的理解能力を示しました。