人工智能领域正经历着前所未有的变革，大模型以其强大的学习和生成能力，正逐步渗透到我们生活的方方面面。然而，模型参数规模的爆炸式增长带来了巨大的算力需求，高昂的训练和推理成本成为制约其广泛应用的关键瓶颈。为了打破这一困境，全球的研究机构和科技公司纷纷投入到模型压缩、优化以及创新架构的研发中，力求在性能和效率之间找到最佳平衡点。在这一浪潮中，以蚂蚁集团为代表的国内科技公司，凭借着持续的创新投入和技术积累，在轻量级大模型领域取得了显著的成果，为人工智能的未来发展方向提供了新的思路。
蚂蚁集团在大模型领域的探索，可以视为一场关于效率与性能的精妙博弈。以“百灵”系列模型为代表，蚂蚁集团逐渐摸索出了一条独特的技术路线。初期，Ling-plus和Ling-lite (0220版本) 便已展现出轻量化和高性能的潜力。它们巧妙地运用了轻量级分布式分析、异构硬件自适应训练策略，以及混合专家（MoE）架构的优化，在同等参数规模下实现了超越传统模型的性能。随后的Ling-lite-1.5更是将MoE架构的优势发挥到了极致，在拥有168亿总参数的同时，有效激活的参数仅为27.5亿。这种巧妙的设计大幅降低了推理时的计算量，显著提升了推理速度，为轻量级部署提供了可能，让大模型能够在资源有限的设备上流畅运行。Ring-lite则是在Ling-lite-1.5的基础上，通过进一步的精简和优化，在多个推理榜单上取得了领先的SOTA效果，再次证明了MoE架构在推理方面的巨大潜力。这种不断迭代优化的过程，充分体现了蚂蚁集团在轻量级大模型领域的决心和实力。
MoE架构的成功应用，是蚂蚁集团大模型研究的核心亮点之一。传统的密集型模型在参数规模增大时，计算成本会呈指数级增长，这使得训练和部署变得异常困难。MoE架构则通过将模型分解为多个“专家”，每个专家负责处理特定类型的输入，从而实现模型的稀疏激活。在推理过程中，只有与当前输入相关的专家会被激活，从而大大减少了计算量。这就像一个专家团队，每个专家只负责自己擅长的领域，当需要解决特定问题时，只需要调用相关的专家，而不是整个团队，从而极大地提高了效率。蚂蚁集团不仅在Ling-lite和Ring-lite中采用了MoE架构，还在Ling-Plus等更大规模的模型中进行了应用。据了解，Ling-Plus的基座模型参数规模高达2900亿，与业界对GPT-4.5的参数量估计处于同一水平。为了克服MoE模型训练的难题，蚂蚁集团还提出了创新的训练方法，降低了训练成本，使得大规模MoE模型的训练成为可能。此外，为了进一步提升代码生成和处理能力，蚂蚁集团还开源了Ling-Coder-Lite，这是一款基于MoE架构的代码大语言模型，能够将推理效率提升1.5至2倍。这表明蚂蚁集团在MoE架构上的探索已经走向深入，并开始将其应用于更细分的领域。
多模态大模型是人工智能发展的另一个重要方向。为了满足人们对更智能、更自然交互体验的需求，蚂蚁集团也在积极布局多模态大模型。在2025年5月27日的蚂蚁技术开放日上，蚂蚁集团宣布开源统一多模态大模型Ming-lite-omni。这款模型支持理解和生成模型的统一调用，或者单独完成任务，具备全模态输入和输出能力，能够处理文本、图像、音频等多种类型的数据。Ming-lite-omni的发布，标志着蚂蚁集团在多模态人工智能领域迈出了重要一步。这不仅仅是简单地将各种模态的数据整合在一起，更是要实现不同模态之间的深度融合和理解，从而让机器能够像人类一样，通过多种感官获取信息，并进行综合分析和判断。值得一提的是，蚂蚁集团在训练这些大模型时，也积极探索国产AI芯片的应用，成功将计算成本降低了约20%，进一步降低了AI技术的应用门槛。这不仅有助于降低大模型的使用成本，也有助于推动国产AI芯片的发展，形成良性循环。
蚂蚁集团在轻量级大模型领域的探索，不仅为人工智能技术的发展带来了新的希望，也为各行各业的数字化转型提供了强大的动力。从Ling-lite到Ring-lite，再到Ming-lite-omni，蚂蚁开源的模型系列覆盖了语言理解、推理和多模态等多个领域，为开发者提供了丰富的选择。这些模型不仅在性能上具有竞争力，更在效率和成本上具有显著优势，有望推动人工智能技术的更广泛应用。蚂蚁集团在MoE架构的探索、异构硬件自适应训练以及国产AI芯片的应用等方面所积累的经验，也将为整个行业提供宝贵的借鉴和参考。我们有理由相信，随着技术的不断进步和创新，人工智能将在未来发挥更大的作用，为人类社会带来更多的福祉。未来，轻量化、高效化、多模态将是人工智能发展的重要趋势，而蚂蚁集团在这些方面的积极探索，无疑将为人工智能的未来发展奠定坚实的基础。
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