Ant Group veröffentlicht Ling-2.6-1T: Billionen-Parameter-Modell optimiert für token-effiziente Aufgabenausführung

Gate News-Meldung, 27. April — Ant Groups inclusionAI hat Ling-2.6-1T veröffentlicht, ein neues Flaggschiff-Instruct-Modell mit einer Billion Parametern in der Ling-Reihe. Im Gegensatz zu Modellen für Long-Chain-Reasoning verwendet Ling-2.6-1T einen Mechanismus namens „Fast-Thinking“, der für präzise Aufgabenausführung mit minimalem Tokenverbrauch entwickelt wurde.

Das Modell stellt ein bedeutendes Upgrade gegenüber Ling-1T dar: Die Gesamtintelligenz nähert sich dem GPT-5.4 Non-Reasoning-Modus an, während gleichzeitig eine verbesserte Token-Effizienz erreicht wird. Ling-2.6-1T richtet sich auf ausführungsspezifische Aufgaben im Agenten-Zeitalter, darunter Code-Änderungen, Tool-Aufrufe, das Befolgen komplexer Anweisungen und die Bereitstellung in Produktionsumgebungen mit hoher Frequenz. OpenRouter bietet derzeit kostenlosen API-Zugriff, der ein 262,1k-Token-Kontextfenster und eine maximale Ausgabe von 32,8k Tokens unterstützt.

Ant Group hat angekündigt, Ling-2.6-1T in den kommenden Wochen Open Source zu stellen.