Ling-2.6-1T: 복잡한 작업을 위한 100 조 파라미터 종합 플래그십 모델

오늘 우리는 Ling 패밀리에서 Ling–2.6–1T를 오픈소스로 공개하게 되어 매우 기쁩니다.

실제 세계의 복잡한 시나리오에 맞춰 개발된 이 100 조 파라미터 규모의 모델은 추론 효율성, 토큰 오버헤드, 에이전트 능력 전반에 걸쳐 표적 최적화를 도입하여 코딩 및 일상 워크플로우에 매우 효과적입니다.

Ling–2.6–1T의 주요 업그레이드는 다음과 같습니다:

• 높은 추론 효율성: MLA (Mixture of Latent Attention) 와 Linear Attention를 결합한 하이브리드 아키텍처를 채택함으로써 긴 컨텍스트에 대한 지연 시간과 VRAM 풋프린트를 획기적으로 줄입니다. 표현력을 희생하지 않으면서 우수한 처리량과 낮은 토큰당 계산 비용을 제공하여 복잡한 추론 및 도구 호출에 대한 실시간 응답성을 보장합니다.
• "Fast Thinking"을 통한 낮은 토큰 오버헤드: 포스트-트레이닝 단계에서 Contextual Process Redundancy Suppression 보상 전략을 도입합니다. 이는 장황한 체인-of-스스로 (CoT) 에 대한 의존성을 줄이고, "fast thinking" 메커니즘을 활용하여 직접적으로 답변에 도달하며, 최상위 수준의 지능을 유지하면서 출력 비용을 압축합니다.
• 신뢰할 수 있는 다단계 실행: 향상된 추론, 에이전트 코딩, 및 명령어 준수를 통해 Ling–2.6-1T 는 AIME26, SWE–bench Verified, BFCL–V4, TAU2–Bench, IFBench 등 실행 부하가 큰 벤치마크에서 오픈소스 SOTA를 달성합니다.
• 에이전트 워크플로우를 위한 프로덕션 준비: 코드 생성부터 버그 수정까지 엔드투엔드 엔지니어링을 위해 설계된 Ling–2.6-1T 는 Claude Code, OpenClaw, OpenCode, CodeBuddy와 같은 주류 에이전트 프레임워크와 원활하게 통합되어 기업 환경에서 다중 도구, 다단계 제약 조건을 손쉽게 처리합니다.