人工智能的浪潮席卷全球，大型语言模型（LLM）作为其中的关键驱动力，正在深刻地改变着各行各业。然而，高性能的背后，是高昂的算力成本和庞大的模型体积，这无疑成为了其广泛应用的巨大阻碍。如何突破这一瓶颈，实现大模型的轻量化和高效推理，成为了当前人工智能领域的核心挑战。模型压缩、知识蒸馏、模型剪枝、以及创新的模型架构设计等方法，正受到越来越多的关注，并催生出一系列富有前景的技术突破。轻量化大模型的探索，不仅仅是技术层面的革新，更关乎人工智能技术的普及和 democratisation，让更多企业和个人能够以更低的成本享受到大模型带来的巨大价值。
MoE架构的崛起与轻量化模型的新篇章
在众多探索路径中，混合专家（MoE）架构脱颖而出，成为了实现大模型轻量化的重要途径。MoE 架构通过将一个庞大的模型分解为多个“专家”模块，每个专家负责处理特定类型的输入数据。在推理过程中，只有少数几个与当前输入相关的专家会被激活，从而大幅降低计算量和内存需求。这种架构的设计巧妙地平衡了模型容量和计算效率，为轻量级大模型的研发开辟了新的可能性。
国内领先的科技公司蚂蚁集团，近年来在 MoE 大模型领域持续投入研发力量，并开源了一系列轻量级大模型，展现了其在该领域的技术积累和创新突破。蚂蚁集团的 Ling 系列通用语言模型，便是轻量化探索的早期实践。从 Ling-plus 到 Ling-lite，其演进过程体现了对轻量化技术的不断追求。通过采用轻量级分布式分析、异构硬件自适应训练策略以及 MoE 架构优化，Ling 系列在保证模型性能的同时，显著降低了模型尺寸和计算复杂度。这种策略不仅降低了运行成本，还使其能够适应不同的硬件环境，大大拓宽了其应用范围。随后推出的百灵轻量版（Ling-Lite）和百灵增强版（Ling-Plus）两款不同规模的 MoE 大语言模型，进一步验证了 MoE 架构的潜力。通过在训练方法上的创新，蚂蚁集团有效地降低了训练成本，使得更大规模的模型训练成为可能。据了解，Ling-Plus 的基座模型参数规模高达 2900 亿，而 Ling-Lite 则为 168 亿参数，两者都展现了 MoE 架构的强大潜力。
推理效率的极致追求与专业领域的深度应用
推理效率是衡量轻量化大模型性能的关键指标之一。蚂蚁集团最新的 Ring-lite 模型，正是为了极致追求推理效率而生的。Ring-lite 以 Ling-lite-1.5 为基础进行优化，同样采用了 MoE 架构，总参数为 16.8B，但激活参数仅为 2.75B。这意味着在推理过程中，模型只需要激活一小部分参数，从而大幅降低了计算量和内存需求。Ring-lite 在多项推理榜单上取得了显著成绩，实现了轻量级推理模型的 SOTA（State-of-the-Art）效果，再次验证了 MoE 架构在推理领域的优势。更重要的是，Ring-lite 不仅仅局限于通用推理，还被应用于数学、编程及科学领域推理任务，展现了其在专业领域的应用潜力。例如，在需要高精度计算的金融领域，Ring-lite 的高效推理能力可以显著提升风控模型的响应速度，从而更好地保障金融安全。此外，基于 Ling-Lite 的 Ring-Lite-Distill 模型，通过仅激活 27.5 亿个参数，同样实现了最先进的性能，进一步证明了模型压缩和优化的有效性。这种“蒸馏”方法，将大型模型的知识迁移到小型模型，能够在保证性能的同时大幅降低计算成本，为轻量化模型的普及提供了新的思路。
多模态融合与国产芯片的赋能
大模型的发展趋势不仅仅在于轻量化和高效推理，还在于多模态融合。未来的大模型将能够处理文本、图像、音频、视频等多种类型的数据，实现跨模态的理解和生成。蚂蚁集团也在积极布局多模态大模型领域。2025年5月27日，蚂蚁集团宣布开源统一多模态大模型 Ming-lite-omni。该模型支持理解和生成模型合在一起调用或单独完成任务，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 的开源，标志着蚂蚁集团在多模态人工智能领域的进一步探索，也为开发者提供了更强大的工具和平台。此外，蚂蚁集团还开源了 Ling-Coder-Lite，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，在代码生成和处理领域展现出惊人的效率。这意味着开发者可以更加高效地利用大模型辅助编程，从而提升软件开发的效率和质量。 为了进一步降低成本，蚂蚁集团还积极采用国产 AI 芯片进行大模型训练，成功将计算成本降低约 20%。这不仅降低了模型训练的经济成本，也降低了对国外技术的依赖，对推动国内人工智能产业的自主可控具有重要意义。随着国产芯片技术的不断发展，相信未来国产 AI 芯片将在大模型训练和推理中发挥更大的作用。
蚂蚁集团通过持续的技术创新和开源实践，在 MoE 大模型领域取得了显著进展。从 Ling 系列到 Ring-lite，再到 Ming-lite-omni 和 Ling-Coder-Lite，蚂蚁集团不断推出轻量级、高效、多功能的模型，为大模型的普及应用提供了有力支撑。这些模型不仅在性能上与国际领先水平相媲美，更在降低算力成本和提升推理效率方面展现出独特的优势。未来，随着技术的不断发展，我们有理由相信，大模型将会更加轻量化、高效化、多模态化，并最终融入到我们生活的方方面面，为构建更加智能、高效、普惠的社会贡献力量。人工智能的未来，将是一个更加开放、协作、高效的未来，而轻量化大模型正是通往这一未来的关键一步。
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