告別只會聊天的 AI：百靈大模型開源 Ring-2.6-1T，主打真實複雜任務閉環

 百靈大模型今日正式宣佈開源其萬億級旗艦思考模型Ring-2.6-1T，旨在攻克大模型在真實生產環境中“執行力不足”的痛點。該模型不僅是參數規模的堆疊，更是核心轉向對 Agent 工作流、軟件工程及科研分析等長鏈路任務的端到端推進。

技術層面，Ring-2.6-1T 實現了三大核心突破:首先是 Agent 執行能力的全面增強，在 PinchBench 與 ClawEval 等評估 Agent 適配能力的基準測試中達到開源 SOTA 水平，顯著優化了任務拆解與反饋修正能力;

其次，創新性引入“Reasoning Effort”可調節機制，支持 high 與 xhigh 雙檔位推理強度，使開發者能根據任務複雜度平衡成本與性能，其中 high 檔在 Tau2-Bench 電信業務測試中表現優異，而 xhigh 檔在 AIME26及 GPQA Diamond 等高難推理任務中觸達能力上限;

最後，模型採用異步（Async）強化學習架構結合“棒冰算法”，有效解決了萬億級模型長週期訓練的穩定性難題，大幅提升了資源利用率。

目前，Ring-2.6-1T 已在Hugging Face與ModelScope開放權重。儘管團隊坦誠其在 Long-Horizon 長程交付穩定性上仍有優化空間，但該模型的開源標誌着 AI 正從單一的對話交互向具備自主規劃與工具協作能力的執行引擎發生質變，爲全球開發者提供了探索複雜自動化流程的底層支撐。