近日，備受矚目的萬億參數大模型Ling-1T正式上架華為云大模型即服務MaaS平臺，Ling-1T是百靈大模型系列的首款旗艦級“非思考”模型，擁有萬億參數，并已開源。此次模型上架支持專屬資源部署，依托華為云領先的AI算力基礎設施，全面釋放Ling-1T模型卓越能力。
Ling-1T是一款擁有萬億級總參數的非思考模型，作為百靈大模型Ling 2.0系列的旗艦力作，其每個token可激活約50B參數。模型基于先進的Ling 2.0架構，在超過20T tokens的高質量、高推理濃度語料上完成預訓練，并支持高達128K的上下文窗口。
通過創新的“中訓練+后訓練”演進式思維鏈（Evo-CoT）技術，Ling-1T在多項國際權威的復雜推理基準測試中，如代碼生成、軟件開發、專業數學及邏輯推理等，均取得了業界頂尖（SOTA）的表現，Ling-1T在有限輸出token條件下，于多項復雜推理基準中取得SOTA表現，展示出模型兼顧推理效率與準確性。
Ling-1T模型與CloudMatrix384 超節點在架構、性能和部署上存在高度互補。Ling-1T作為高效推理的模型，可充分利用CloudMatrix384 超節點為大規模MoE模型提供的加速和優化，在實際應用中發揮出更強的性能。
MoE架構與全對等互聯：Ling-1T模型采用MoE（混合專家）架構。MoE模型的核心在于稀疏激活機制，分布式部署時會產生大量All-to-All通信需求，而傳統網絡架構難以高效處理。CloudMatrix384 超節點通過全對等互連架構，高度契合MoE模型的通信密集型需求，有效避免通信瓶頸。
專家并行與動態負載均衡：Ling-1T模型由256個專家模塊組成，模型推理時需激活約50B參數，推理過程會產生大量網絡通信。CloudMatrix384 超節點通過超高速互聯網絡與基于內存語義的零拷貝數據聚合技術，有效突破大規模專家并行計算中的通信瓶頸，為超大規模語言模型推理提供高可靠、低延遲的端到端算力支持，從而在超節點上實現Ling-1T的高吞吐量和低延遲推理任務。
華為云大模型即服務MaaS平臺已預置DeepSeek、Qwen3、Kimi等業界主流開源大模型，并基于昇騰AI云服務完成深度適配與優化，模型部署和運行在云端，無需自行處理復雜的硬件和部署問題，用戶可通過API接口可快速調用LLM、多模態等模型服務。Ling-1T作為新的旗艦模型入駐，將為用戶提供更強大、多樣化的大模型選擇。
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