开源新星登场：更轻更快的长文本推理模型
在大模型日益“膨胀”的今天，如何在不牺牲性能的前提下提升推理效率，成为业界关注的核心课题。近日，蚂蚁百灵大模型团队给出了他们的答案——正式开源新一代高效推理模型 Ring-mini-sparse-2.0-exp。
这款模型并非简单的迭代升级，而是一次针对“长序列处理瓶颈”的深度架构创新。它基于团队自研的 Ling2.0 架构，专为应对复杂、长文本推理场景而生，尤其适合需要处理超长上下文的应用，如代码生成、法律文书分析、科研文献理解等。
稀疏艺术：用聪明的注意力机制降本增效
Ring-mini-sparse-2.0-exp 的核心突破在于其创新的稀疏注意力机制。传统Transformer模型在处理长序列时，计算量随长度呈平方级增长，成本极高。为此，团队融合了 Mixture of Experts（MoE） 与 块级稀疏注意力（block-wise sparse attention） 的设计思路，推出了 Ling2.0Sparse 架构。
具体来说，模型将输入的 Key 和 Value 按“块”划分，每个查询（query）不再关注全部内容，而是通过 top-k 块选择机制，只聚焦最关键的几个信息块。这意味着，只有被选中的块才会进行昂贵的 softmax 计算，大幅削减了不必要的计算开销。
更进一步，团队将这一机制与 Grouped Query Attention (GQA) 相结合——同一组内的查询头共享块选择结果，有效减少了内存访问（I/O）开销，在保持性能的同时显著提升了吞吐效率。
性能飞跃：吞吐量提升近3倍，持续领跑SOTA
实际表现如何？数据令人振奋：在处理长序列任务时，Ring-mini-sparse-2.0-exp 的吞吐量相比前代模型 Ring-mini-2.0 提升了近三倍。这意味着在相同硬件条件下，新模型能处理三倍以上的请求量，极大提升了部署性价比。
不仅如此，该模型在多个高难度推理基准测试中依然保持 SOTA（业界领先）水平，证明其在“提速”的同时并未牺牲“智能”——上下文理解能力与推理准确性依旧顶尖。
开源共享：推动高效AI生态发展
作为开源社区的积极贡献者，蚂蚁百灵团队已将 Ring-mini-sparse-2.0-exp 模型及相关代码开放，托管于 GitHub 平台，供研究者和开发者自由使用与二次创新。
这不仅为需要高效推理能力的场景提供了轻量化新选择，也展现了大模型从“追求规模”向“追求效率”演进的重要趋势。
🌐 项目地址：https://github.com/inclusionAI/Ring-V2/tree/main/moba
随着上下文长度不断扩展、实时推理需求日益增长，像 Ring-mini-sparse-2.0-exp 这样的高效架构，或许正是下一代大模型落地的关键拼图。