01功能特性
优点
- MIT 许可（宽松）
- Intelligence Index 34（顶尖开放非推理模型）
- 256k ctx long
- 高效混合注意力机制
- 智能体能力和工具调用功能成熟
需了解的局限性
- —需要数据中心级硬件（Q4 量化下约需 600 GB 显存）
- —无Ollama标签（仅提供HF权重）
- —并非专门的推理模型
架构
BailingMoeV2.5 · MoE 1T总参数 / 50B激活参数 · 256个专家（前8名+1共享） · 80层 · 混合MLA + 线性注意力 · 256k上下文
训练
Ling 2.6 系列（蚂蚁集团）。采用上下文处理冗余抑制（Contextual Process Redundancy Suppression）策略和“快速思考”（Fast Thinking）来减少 token 开销。工具调用解析器兼容 Qwen2.5。
最适合的场景
开放聊天的边界长上下文调用工具的智能体
05安装
安装 Ollama 适用于您的操作系统。下载前请检查模型及其量化方式。从 4096 tokens 的上下文开始，然后使用 ollama ps 检查模型的加载位置。下方列出的命令并不能证明已在您的机器上执行过测试。
$# HuggingFace : inclusionAI/Ling-2.6-1T
LM Studio
图形界面，无需命令行操作
→ 查看指南
llama.cpp
原始性能，从源码构建
→ 查看指南
vLLM
兼容 OpenAI 的生产级服务器
→ 查看指南
Jan / GPT4All
一体化桌面应用
→ 查看指南
⚠
首次下载：根据所选量化方式，大小在 2 到 40 GB 之间。请预留磁盘空间，建议使用稳定的网络连接。后续启动将即时完成。
02所需内存
运行此模型所需的大致 GPU 显存容量，已包含 4k tokens 的上下文开销。如需更长的上下文，每增加 8k tokens，请额外预留约 1 GB。
Q4_K_M
最轻量，损失约 5%
580 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
710 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
1070 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
2000 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 700 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行Ling 2.6 1T需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行Ling 2.6 1T，大约需要580 GB 显存。可供比较的硬件选项：BOSGAME M5 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395) — 此模型超出该迷你 PC 的 GPU 容量：请选择更小的模型或合适的基础设施。
当前在售产品： BOSGAME M5 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395)
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在你的私有 ChatGPT 中使用此模型，无需云端
模型太大，你的电脑运行不了？套件为你提供能装入显存的模型
- 在线空间，终身可用
- PDF + 文件
- 终身更新
03预期速度
Q4_K_M 量化下每秒生成的 tokens 数，上下文为 4k。超过 20 t/s，阅读体验舒适。低于 10 t/s，仅用于测试。
04公开基准测试
分数引自模型卡片或 MMLU-Pro / 社区数据。单位：正确回答百分比。
AA智能指数
34