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导语：近日，inclusionAI正式开源高性能推理模型Ring-flash-2.0，该模型通过创新的MoE架构设计和IcePop算法优化，在仅激活6.1B参数的情况下实现200+tokens/秒的推理速度，同时在数学竞赛、代码生成等复杂推理任务上超越40B级稠密模型性能。

【免费下载链接】Ring-flash-2.0项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0

行业现状：大模型推理效率与性能的双重挑战

当前大语言模型领域正面临"性能-效率"的双重困境。一方面，复杂推理任务（如数学竞赛、逻辑分析）要求模型具备足够的参数量和训练深度；另一方面，高并发场景下的推理成本和响应速度成为企业落地的关键瓶颈。据行业分析显示，40B以上参数的稠密模型在单GPU上推理速度普遍低于50tokens/秒，而现有MoE模型虽通过稀疏激活降低计算量，但常面临训练不稳定和推理精度损失问题。

在此背景下，Ring-flash-2.0提出的"100B总参数+6.1B激活参数"设计成为平衡性能与效率的新思路。这种架构既保留了大模型的知识容量，又通过仅激活5.8%参数的稀疏策略大幅降低计算负载，为高并发推理场景提供了新的技术路径。

模型亮点：架构创新与算法突破的双重驱动

1. 高效MoE架构：性能媲美40B稠密模型的轻量级推理

Ring-flash-2.0基于Ling-flash-base-2.0构建，采用混合专家（MoE）架构设计，通过三项关键优化实现效率突破：

• 超低专家激活率：仅1/32的专家被激活，配合MTP层结构优化，使单次推理仅需6.1B参数参与计算（其中4.8B为非嵌入参数）
• 硬件友好设计：在4张H20 GPU上即可实现部署，推理速度达200+tokens/秒，较同级别稠密模型提升4倍以上
• 内存效率优化：稀疏激活模式降低显存占用，使长序列（8K+ tokens）推理成为可能

这种设计使模型在保持100B总参数知识容量的同时，将单次推理成本降至传统稠密模型的1/6，特别适合需要高频调用复杂推理能力的业务场景。

2. IcePop算法：解决MoE模型RL训练不稳定性难题

针对MoE模型在强化学习（RL）阶段常见的训练-推理精度偏差问题，Ring-flash-2.0团队提出创新的IcePop算法：

• 双向截断机制：同时截断训练概率显著高于或低于推理概率的token，减少分布偏移
• 差异掩码技术：对差异过大的token实施梯度计算屏蔽，避免异常值干扰训练稳定性

该算法有效解决了原始GRPO算法在长序列训练中易崩溃的问题，使模型在10万+训练步后仍保持稳定收敛。实验数据显示，采用IcePop算法后，训练-推理概率相对差异可控制在5%以内，为超长周期RL训练提供了技术保障。

3. 多阶段训练流程：从思维链到人类反馈的能力进化

Ring-flash-2.0采用"三阶段训练法"构建完整能力体系：

1. Long-CoT SFT：通过长上下文思维链监督微调，植入多样化推理模式
2. RLVR（带验证奖励的强化学习）：利用可验证答案构建奖励机制，专门强化复杂推理能力
3. RLHF：基于人类反馈优化，提升模型的安全性和用户体验

这种分阶段训练策略既保证了模型在专业领域的深度，又兼顾了通用场景的适应性。特别在RL阶段，团队对比了联合训练与两阶段训练的效果差异，最终选择后者以避免长序列生成中的长尾问题，提升工程效率。

性能表现：跨领域推理能力的全面突破

Ring-flash-2.0在多项权威基准测试中展现出卓越性能：

• 数学推理：在AIME 25竞赛题上达到人类参赛者中等水平，Omni-MATH数据集准确率超越GPT-OSS-120B(medium)
• 代码生成：LiveCodeBench评估中实现83.6%的任务完成率，CodeForce-Elo评分达1850+
• 逻辑推理：ARC-Prize数据集准确率较Qwen3-32B-Thinking提升9.2%
• 专业领域：GPQA-Diamond科学推理得分81.3，HealthBench医疗问答准确率达78.5%

值得注意的是，尽管专注于复杂推理优化，该模型在Creative Writing v3测试中仍超越所有对比模型，展现出均衡的能力结构。这种"推理+创作"的双重优势，得益于其与非推理模型Ling-flash-2.0共享的基础架构设计。

行业影响：推理成本革命与应用场景拓展

Ring-flash-2.0的开源可能带来三方面行业影响：

1. 推理成本重构：200+tokens/秒的速度与4张H20的部署要求，使复杂推理服务的边际成本降低60%以上，推动金融风控、科学计算等高端场景的规模化应用
2. 技术路线验证：IcePop算法为MoE模型的RL训练提供了稳定方案，可能成为后续稀疏模型优化的标准组件
3. 开源生态完善：提供vLLM和SGLang部署支持，包括在线API服务和离线批量推理两种模式，降低企业级应用门槛

对于开发者社区，该模型提供了完整的微调方案，支持基于Llama-Factory进行二次开发，特别适合需要定制化推理能力的垂直领域。

结论与前瞻：稀疏模型开启推理效率新纪元

Ring-flash-2.0通过"大模型容量+小激活参数"的创新架构，成功解决了当前大语言模型"重推理-低效率"的行业难题。其核心价值不仅在于200+tokens/秒的推理速度，更在于证明了通过算法优化和架构创新，可以在有限计算资源下实现复杂推理能力的高效释放。

随着MoE技术的持续成熟，未来可能出现"1T总参数+10B激活参数"的超大模型，在保持桌面级硬件部署能力的同时，实现接近千亿级稠密模型的性能。inclusionAI团队表示，下一步将重点优化多轮对话场景的一致性和工具调用能力，推动稀疏模型在企业级应用中的深度落地。

对于行业而言，Ring-flash-2.0的开源标志着大模型进入"精细化效率竞争"新阶段，如何在参数利用率、训练稳定性和推理速度之间找到最佳平衡点，将成为未来技术创新的核心方向。

【免费下载链接】Ring-flash-2.0项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-flash-2.0