如何免费使用开源万亿级思考模型Ling-1T？附详细安装与使用教程

蚂蚁，又双叒叕开源万亿大模型了！短短十来天直接“三连发”：10 月 9 日官宣并开源通用语言大模型 Ling-1T，上线 HuggingFace 四天下载量就上千；10 月 14 日凌晨，万亿级思考模型 Ring-1T 正式登场，被称作全球首个开源的万亿参数思考模型。

社区反应也很有意思：X 上有人调侃“开源体量离谱”，reddit 上则认真分析蚂蚁的设计——比如活跃参数更多、前几层全密集这类细节，确实有助于推理变强。

本期小编带你详细了解一下这个开源万亿级思考模型 Ling-1T，并且会在文章附上详细的免费安装与使用教程，一起来看看吧。

一、Ling-1T 是什么？

• 定位：蚂蚁“百灵”团队开源的通用万亿参数语言大模型，走的是 MoE（Mixture of Experts）稀疏激活路线，强调在推理强度、长上下文、多任务泛化上取得平衡。
• 结构要点：常见做法是前几层稠密、后续 MoE 门控，结合“更高活跃参数”的路由策略，在不爆炸算力的前提下提升推理深度与稳定性。
• 使用场景：长文档理解与总结、复杂问答与推理、代码生成与重构、金融/医疗等专业检索式写作，以及多轮对话的持续上下文任务。
• 社区反馈：HuggingFace 放出即起量，X、reddit 讨论集中在“万亿开源+可实际可用”这一点上；不少人把它当作开源阵营里可对标闭源强模的基座模型。

二、亮点速览

• 万亿参数 + 稀疏激活：兼顾容量与推理效率，复杂问题“想得更深”，而推理时延可控。
• 长上下文友好：适合法规/合同/论文级别的长文处理与跨段引用。
• 多任务稳：数学推理、编程生成、逻辑题、知识问答、创意写作都能打，且在“短链路就答对”的效率上有优势。
• 工程可落地：开源权重、常见推理框架适配，易融入私有化与企业级工作流。
• 持续演进：与同门 Ring-1T（思考版） 互补——后者经 RLVR/RLHF 强化思维链、在 IMO/ICPC 等高强度任务上显眼；前者做通用底座更均衡。

三、如何免费使用 Ling-1T（四种主流方式）

方式 A：HuggingFace 在线体验（免费）

1. 打开 HuggingFace，搜索 “Ling-1T”（发布方通常为 inclusionAI）。
2. 如果提供 Inference Widget，可直接在网页输入简短指令测试文生文效果。
3. 想更稳：点 Use in Transformers，复制示例代码到本地/Colab 跑（见下）。

小贴士：万亿模型很吃显存，网页小窗一般只适合“打个招呼”，真实任务建议走本地/云端推理。

方式 B：本地快速调用（Transformers / vLLM）

# 建议 Python 3.10+ 新环境
pip install -U transformers accelerate sentencepiece
# 如做高效推理/并发服务，额外装 vLLM
pip install -U vllm

Transformers 直连（单机多卡/大显存）：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "inclusionAI/Ling-1T"   # 以实际仓库名为准
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, use_fast=False, trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",              # 自动切多卡
    trust_remote_code=True
)

prompt = "用 3 句话解释什么是稀疏激活 MoE，并给出一个生活类比。"
inputs = tok(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300, do_sample=True, temperature=0.7)
print(tok.decode(out[0], skip_special_tokens=True))

vLLM 高吞吐（推荐做服务）：

from vllm import LLM, SamplingParams
from transformers import AutoTokenizer

model_id = "inclusionAI/Ling-1T"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, use_fast=False, trust_remote_code=True)

llm = LLM(model=model_id, dtype="bfloat16", trust_remote_code=True)
sampling = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=512)

prompt = tok.apply_chat_template(
    [{"role": "user", "content": "给我一段 10 行以内的 Python 代码，统计词频并按降序输出。"}],
    tokenize=False, add_generation_prompt=True
)
outputs = llm.generate([prompt], sampling)
print(outputs[0].outputs[0].text)

量化 & 省显存：显存紧张先试 bitsandbytes 8bit/4bit 或 GPTQ/AWQ（需对应权重/脚本适配）；万亿模型即便量化也通常需要多卡。若只是评测，可在云上申请大显存实例或用 vLLM+张量并行。

方式 C：企业/私有化（推理服务化）

• 选型：vLLM / TGI（HuggingFace Text Generation Inference）/ Ray Serve。
• 做法：在内网部署推理服务 → HTTP/GRPC 暴露 → 上层通过 SDK/Agent 框架（LangChain、LlamaIndex）对接。
• 目标：弹性伸缩 + 统一鉴权 + 计量，满足并发和可观测性（日志/性能/成本）的工程需求。

方式 D：和 Ring-1T 一起体验（同门思考版）

• 官方已放出 Ring-1T（思考模型）仓库与权重，HuggingFace / ModelScope 可直接拉取：
  • HuggingFace：https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-1T
  • ModelScope：https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ring-1T
• 用法与 Ling-1T 类似；若你更看重链式推理、解题/编程竞赛、对齐稳定性，可优先评估它。

四、实操范例（终端 & API & IDE）

命令行小试牛刀（文本补全）

python - <<'PY'
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
m = "inclusionAI/Ling-1T"
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(m, use_fast=False, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(m, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", trust_remote_code=True)
q = "把下面句子压缩成 25 字以内摘要：万亿级开源模型适合哪些行业场景？举两例。"
x = tok(q, return_tensors="pt").to(model.device)
y = model.generate(**x, max_new_tokens=120)
print(tok.decode(y[0], skip_special_tokens=True))
PY

API 网关化（OpenAI 兼容风格，便于换模）
很多团队会在内网把 vLLM/TGI 包成 /v1/chat/completions 接口，这样前端/插件直接沿用 OpenAI SDK：

import requests, os, json
BASE = os.getenv("LLM_BASE", "http://your-internal-llm/v1")
KEY  = os.getenv("LLM_KEY", "sk-xxx")

payload = {
  "model": "inclusionAI/Ling-1T",
  "messages": [{"role": "user", "content": "把这段 SQL 转成等价 Pandas 代码：select a,b,count(*) from t group by 1,2"}],
  "temperature": 0.3,
  "max_tokens": 400
}
r = requests.post(f"{BASE}/chat/completions",
                  headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}",
                           "Content-Type":"application/json"},
                  data=json.dumps(payload))
print(r.json())

配合 IDE（代码/重构/测试）

• VS Code 装任意 OpenAI 兼容 Copilot/Code Assistant，将后端指向你的 Ling-1T 服务即可。
• 让模型生成 单元测试、PR 评审要点、改动摘要，搭配本地执行脚本形成“生成 → 运行 → 回报错再改”闭环。

当然可以，以下是**可直接复制进文章的对比表格（Markdown格式）**👇

五、同类模型横向对比表

六、Ling-1T vs Ring-1T：怎么选？

• Ling-1T（通用版）：更均衡，适合企业基座/内容与知识工作流/长文档处理/日常编码协作。
• Ring-1T（思考版）：在深度推理、竞赛题、复杂编程任务上更强；官方披露其在 IMO 级别试题、ICPC 场景、以及 ARC-AGI-v1/Arena-Hard/HealthBench 等综合/困难基准上冲到了开源 SOTA 一线，接近闭源旗舰的表现。
• 建议：做通用助理/检索问答/业务生成先上 Ling-1T；做高强度推理/研究型 Agent/编程竞赛优先 Ring-1T，必要时两者分场景共存。

七、提效与省钱技巧（实用向）

• 提示词工程：先“讲场景与目标”，再“约束格式与边界”，最后“给 1～2 个 few-shot 样例”。复杂任务用“Plan → Execute → Verify”三段式让模型自检。
• 长文处理：超长 PDF/代码库分块 + 标题化摘要 + 向量检索召回，再让 Ling-1T 生成“跨块汇总”，既稳又省 tokens。
• 推理加速：服务端上 vLLM + KV cache + 适度并发；必要时路由小/中/大多模型分流（FAQ 走小模，复杂路由到 Ling-1T）。
• 量化优先级：先 8bit（代价小、收益快），再视精度痛点尝试 4bit（需评估回退策略）。
• 可观测性：打印 prompt 版本、温度、max_tokens、耗时，回归/报错能复盘，方便“人—机共同调参”。

八、小编实测

实际体验里，Ling-1T 在指令遵循和短链路高质量回答上很稳，长文本总结和跨段引用也自然流畅；在代码场景能按要求补齐、加注释、给测试，跑一轮报错后再修复的“闭环能力”不错。推理题方面，常见的逻辑/数学题能给出条理化链路而不是“糊答案”。不足也有：极长会话人设偶有漂移、中英混杂时风格偶尔不够统一，超大样例的“格式打磨”还需要你在 prompt 里再多约束两句。总体观感：把它当 “开源可私有化的强通用大底座” 完全说得过去。

九、小编建议

如果你在找一个既开源、又能真正在生产里干活的通用底座，Ling-1T 值得直接上手。它不是那种只会“堆字数”的大模型，处理长文、做严谨回答、跑代码闭环，它都挺靠谱；要是你的需求是冲着“强推理、竞赛题、复杂编程自动化”去的，可以把 Ring-1T 配成第二引擎，遇到硬骨头就切过去“深思熟虑”。我自己最直观的感受是：这代万亿开源模型已经不只是“能用”，而是“好用”——你把需求讲清楚，它能给到结构化、有根据的输出，不会一味瞎编；再配上 vLLM 这类高效推理底座，成本也能压下去。如果你只有一台普通工作站，也别慌，先用云端权重+API 或者 Colab 跑通流程，把链路和提示词打磨好，等资源到位再上私有化；反过来，如果你已经有多卡环境，就大胆把它当工程件去用，建“生成-执行-回馈”的闭环，Ling-1T 的性价比会越用越高。

资源链接合集

Ring-1T（思考版）模型页：

HuggingFace：https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-1T

ModelScope：https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ring-1T