inclusionAI, Ling-2.6-1T 출시: 희소 어텐션과 빠른 사고를 갖춘 하이브리드 아키텍처의 조 단위 파라미터 모델
inclusionAI가 Ling 제품군의 1조 매개변수 플래그십 모델인 Ling-2.6-1T를 오픈소스로 공개했습니다. 이 모델은 복잡한 실제 작업을 대상으로 합니다. Multi-head Latent Attention (MLA)과 Linear Attention을 결합한 하이브리드 아키텍처를 도입하여 추론 효율성을 개선하고, 긴 컨텍스트에서 지연 시간과 VRAM 사용량을 낮추면서 표현력을 유지합니다.
보상 전략을 통한 빠른 사고
포스트 트레이닝에는 Contextual Process Redundancy Suppression 보상 전략을 사용하여 더 짧고 직접적인 출력을 장려합니다. 이는 장황한 사고 체인에 대한 의존도를 줄이는 '빠른 사고' 메커니즘으로, 성능을 유지하면서 토큰 오버헤드를 줄입니다.
벤치마크 최고 성능
Ling-2.6-1T는 실행 중심 벤치마크에서 오픈소스 최고 성능을 달성합니다:
- AIME26 (추론)
- SWE-bench Verified (소프트웨어 엔지니어링)
- BFCL-V4 (함수 호출)
- TAU2-Bench (작업 완료)
- IFBench (명령 수행)
에이전트 통합
이 모델은 코드 생성부터 버그 수정까지 엔드투엔드 엔지니어링 워크플로를 위해 설계되었으며, Claude Code, OpenClaw, OpenCode, CodeBuddy를 포함한 주요 에이전트 프레임워크와 통합됩니다. 엔터프라이즈 환경에서 다중 도구, 다중 단계 제약 조건을 처리합니다.
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