inclusionAI、Ling-2.6-1Tを公開：スパース注意機構と高速思考を備えたハイブリッドアーキテクチャの1兆パラメータモデル

inclusionAIは、LingファミリーのフラッグシップモデルであるLing-2.6-1T（1兆パラメータ）をオープンソース化しました。複雑な実世界タスクを対象としています。このモデルは、Multi-head Latent Attention (MLA)とLinear Attentionを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用し、推論効率を向上。長文コンテキストでのレイテンシとVRAM使用量を削減しつつ、表現力を維持します。

報酬戦略による高速思考

事後学習では、Contextual Process Redundancy Suppression報酬戦略を採用。より短く直接的な出力を促す「高速思考」メカニズムにより、冗長な思考連鎖を削減し、トークンオーバーヘッドを抑えながら性能を維持します。

ベンチマークでSOTA

Ling-2.6-1Tは、実行重視のベンチマークでオープンソースSOTAを達成しています：

• AIME26（推論）
• SWE-bench Verified（ソフトウェア工学）
• BFCL-V4（関数呼び出し）
• TAU2-Bench（タスク完了）
• IFBench（指示追従）

エージェント統合

このモデルは、コード生成からバグ修正までのエンドツーエンドのエンジニアリングワークフロー向けに設計されており、Claude Code、OpenClaw、OpenCode、CodeBuddyなどの主要なエージェントフレームワークと統合されています。エンタープライズ環境でのマルチツール、マルチステップの制約を処理します。