inclusionAI dévoile Ling-2.6-1T : modèle à trillion de paramètres en architecture hybride avec attention éparse et pensée rapide

inclusionAI a open-sourcé Ling-2.6-1T, un modèle phare de mille milliards de paramètres de la famille Ling, destiné à des tâches complexes du monde réel. Le modèle introduit une architecture hybride combinant Multi-head Latent Attention (MLA) et Attention Linéaire pour améliorer l'efficacité de l'inférence, réduisant la latence et l'utilisation de la VRAM pour les longs contextes tout en maintenant l'expressivité.

Réflexion rapide via une stratégie de récompense

Le post-entraînement utilise une stratégie de récompense de Suppression de Redondance de Processus Contextuel, qui encourage des sorties plus courtes et directes — un mécanisme de "réflexion rapide" qui réduit la dépendance aux chaînes de pensée verbeuses. Cela réduit la surcharge de tokens tout en maintenant les performances.

SOTA sur les benchmarks

Ling-2.6-1T atteint un SOTA open-source sur des benchmarks orientés exécution :

• AIME26 (raisonnement)
• SWE-bench Verified (génie logiciel)
• BFCL-V4 (appel de fonctions)
• TAU2-Bench (achèvement de tâches)
• IFBench (suivi d'instructions)

Intégration agent

Le modèle est conçu pour des workflows d'ingénierie de bout en bout — de la génération de code à la correction de bogues — et s'intègre avec des frameworks agent courants, notamment Claude Code, OpenClaw, OpenCode et CodeBuddy. Il gère les contraintes multi-outils et multi-étapes dans des environnements d'entreprise.