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【央视新闻客户端】
智通财经APP获悉，4月22日，蚂蚁百灵推出Ling-2.6-flash——一款总参数量104B、激活参数7.4B的Instruct模型。该模型主打“Token效率(TokenEfficiency)”，在保持竞争力智能水平的同时，更快、更省以及更适合大规模真实应用。API定价方面，Ling-2.6-flash输入每百万tokens定价0.1美元，输出0.3美元。目前，Ling-2.6-flash的API已正式向用户开放，并提供为期一周的限时免费试用。
具体来看，Ling-2.6-flash的核心能力体现在三个方面：
混合线性架构，释放推理效率：通过引入混合线性架构，模型从底层优化计算效率，在4卡H20条件下推理速度最快可达到340tokens/s，Prefill吞吐达到Nemotron-3-Super的2.2倍，以更高的“费效比”完成任务。
Token效率优化，提升智效比：在训练过程中，我们对Token效率进行了针对性校准，力求以更精简的输出完成既定目标。在ArtificialAnalysis的完整评测中，Ling-2.6-flash仅消耗15Mtokens，约为Nemotron-3-Super等模型的1/10，以更高的“智效比”完成任务。
面向Agent场景进行定向增强：针对当前需求最旺盛的Agent应用，我们在工具调用、多步规划与任务执行能力上持续打磨，使模型在BFCL-V4、TAU2-bench、SWE-benchVerified、Claw-Eval、PinchBench等评测中，即使面对激活参数更大的模型，依然能够取得相近甚至SOTA级别的表现。
这也意味着，Ling-2.6-flash所追求的，并不是单点极限能力，而是在控制Token消耗的前提下，依然保持对Agent任务的强竞争力。对开发者与企业而言，这代表着更低的推理成本、更高的部署效率，以及更适合大规模真实应用的模型体验。
Ling-2.6-flash在Agent相关基准上达到同尺寸SOTA水平，并在其他核心能力上保持出色表现。
混合线性架构，释放推理效率
架构改进
Ling-2.6-flash延用了Ling2.5的模型架构设计：在Ling2.0架构基础上引入了混合线性注意力机制。通过增量训练方式，将Ling2.0架构的GQA注意力机制升级为1:7的MLA+LightningLinear高效混合架构。
得益于混合注意力机制与高度稀疏化的MoE架构，Ling-2.6-flash在推理效率上展现出显著优势。与同尺寸级别的主流SOTA模型相比，Ling-2.6-flash不仅首字响应更快，长输出场景下的生成效率也更高，Prefill吞吐与Decode吞吐最高均可达到约4倍提升。
从下图中可以看到，随着上下文长度和生成长度持续增加，Ling-2.6-flash的吞吐优势进一步放大。同时，Ling-2.6-flash的优势并不只体现在静态指标上，而是在真实部署环境中，能够随着任务复杂度提升持续释放更强的速度收益。无论是长上下文理解，还是长文本连续生成，Ling-2.6-flash都能在保持模型能力的同时，带来更快的响应、更高的吞吐，以及更具优势的实际部署效率。
输出(Decode)吞吐优势对比，四卡H20-3e，TP=4，BatchSize=32
输入(Prefill)吞吐优势对比，四卡H20-3e，TP=4，BatchSize=32
推理效率优化
在Ling-2.6-flash的预训练阶段，我们通过大规模算子融合显著提升了训练效率；在推理侧，则进一步围绕真实部署场景进行了深度适配，使融合算子在融合粒度、实现路径与数值行为上尽可能与训练侧保持一致。这样的设计不仅带来了更高的推理效率，也在RLRollout阶段进一步增强了训推一致性。相关推理算子将随linghe陆续开源。
针对不同精度场景，我们对推理链路进行了系统性优化。
针对BF16推理，我们实现了QKNorm+RoPE、GroupRMSNorm+SigmoidGate等关键算子的深度融合，并在MoERouterGEMM与LMHeadGEMM中采用BF16Input+FP32Output的计算方式，同时优化了MLARoPE与Top-K的实现。
针对FP8推理，我们进一步将RMSNorm、SwiGLU与量化算子进行融合，并针对小BatchSize场景引入Split-K的BlockwiseFP8GEMM，进一步释放吞吐潜力。从算子融合、缓存机制到多token生成的一整套系统级协同优化。最终带来的，不只是更高的系统吞吐，也包括更高的单用户TPS、更短的等待时间，以及在真实交互场景下更稳定、更流畅的使用体验。
在ArtificialAnalysis榜单的OutputSpeed维度的官方测评中，对比同参数量级别的主流模型，Ling-2.6-flash以215tokens/s的输出速度处于第一梯队，展现出领先的生成效率。
Token效率优化，提升智效比
在ArtificialAnalysis(AA)的Intelligencevs.OutputTokens对比中，Ling-2.6-flash展现了突出的tokenefficiency优势。
从下图中可以看到，Ling-2.6-flash以15Moutputtokens实现了26分的IntelligenceIndex，在保持较强智能水平的同时，将输出消耗控制在相对更低的位置。相比部分依赖更长输出换取更高分数的模型，Ling-2.6-flash在“智能表现”与“输出成本”之间取得了更优平衡。这意味着，Ling-2.6-flash的竞争力并不只体现在单点能力上，更体现在面向真实应用的整体效率优化上。它并非通过更冗长的输出堆叠分数，而是以更精炼的生成完成任务，在保证竞争力智能表现的同时，显著降低token消耗。
对于开发者和企业场景而言，这种能力带来的价值是直接且明确的：更低的推理开销、更快的首字响应、更短的整体生成时延，以及更流畅的交互体验。无论是Agent调用、复杂任务执行，还是高频线上服务，Ling-2.6-flash都更适合真实部署环境下对速度、成本与体验的综合要求。
换句话说，Ling-2.6-flash追求的并不是单纯“更强”，而是在“足够强”的基础上，进一步做到“更快、更省、更可落地”。
基于AA榜单的官方测评分数绘制
从Token消耗看，Ling-2.6-flash的智效比显著提升。
在ArtificialAnalysisIntelligenceIndex的完整评测中，Ling-2.6-flash展现出显著更优的Token效率：其总消耗仅为15Mtokens，而Nemotron-3-Super等模型达到或超过110Mtokens。换言之，Ling-2.6-flash仅用约1/10的token消耗完成同类评测任务，体现出更精简的输出方式与更高的智效比。
面向Agent场景进行定向增强
智能体优化
为增强模型Agent能力，我们显著扩展了Ling-2.6-flash训练数据的难度与广度，以优化其在复杂长程任务中的表现。依托自研的大规模高保真交互环境，我们对Ling-2.6-flash进行了针对性的GeneralAgent与CodingAgent的强化学习(RL)训练。
显著提升了模型在指令遵循、工具调用、多步规划及长程执行方面的表现，保障模型听懂指令、准确执行，Ling-2.6-flash在BFCL-V4、TAU2-bench、SWE-benchVerified、PinchBench等代表性榜单上表现优异；
通过RL优化模型在不同Agent场景下的泛化性与稳定性，大幅改进其在实际场景的应用体验，Ling-2.6-flash在ClaudeCode、KiloCode、QwenCode、HermesAgent、OpenClaw等框架中均展现了良好的使用体验。
Ling-2.6-flash模型在通用知识、数学推理、指令遵循及长文本解析等维度保持优秀水准，各项指标均对齐同尺寸SOTA模型，保障全场景下稳健、优质的性能产出。
PinchBench：对比分数引自PinchBench官方榜单(截至2026年4月20日)，直接取用官方评测设置下的分数(可能包含ReasoningMode)。
Claw-Eval：对比分数引自Claw-Eval官方榜单(2026年3月25日版本)，直接取用官方评测设置下的分数(可能包含ReasoningMode)。其中，GPT-OSS-120B与GPT-5.4-mini在Claw-Eval官方榜单暂未公布，因此未纳入对比结果。
TAU2-Bench：评测基于官方v1.0.0代码与数据集进行。参考GLM-5的评测配置，我们在Retail和Telecom领域对用户Prompt进行微调，以确保用户请求表达更加清晰，并避免会话被过早终止。此外，所有领域均采用GPT-5.2作为UserAgent。
IFBench：GPT-OSS-120B(low)和GPT-5.4-mini(Non-Reasoning)的分数引自AA榜单；其余模型的结果来自内部评测。
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