InclusionAI выпускает Ring-2.6-1T: триллионная модель для агентских рабочих процессов

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 14 мая 2026 г.🔗 Source
InclusionAI выпускает Ring-2.6-1T: триллионная модель для агентских рабочих процессов
Ad

Компания InclusionAI выпустила Ring-2.6-1T — модель рассуждений с триллионом параметров, нацеленную на реальные производственные среды, а не просто на погоню за бенчмарками. Модель ориентирована на агентские рабочие процессы, инженерную разработку, научные исследования и автоматизацию предприятий, где задачи с длинным горизонтом требуют удержания контекста, использования инструментов и пошагового планирования.

Ключевые возможности

  • Агентское выполнение: Переход от ответов на вопросы к выполнению многошаговых задач, совместной работе с инструментами и контекстному планированию.
  • Механизм глубины рассуждений: Два уровня интенсивности — high и xhigh — позволяют разработчикам выбирать между глубиной мышления и скоростью/стоимостью.
  • Асинхронное RL-обучение: Использует асинхронное обучение с подкреплением с алгоритмом IcePop для стабилизации обучения моделей с триллионом параметров при выполнении долгосрочных задач.

Модель доступна на Hugging Face для валидации и адаптации разработчиками, исследователями и предприятиями.

📖 Читать полный источник: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

Как подключить OpenClaw к Ollama удаленно
Новости

Как подключить OpenClaw к Ollama удаленно

Полный гид по подключению OpenClaw к Ollama с другого ПК, исследующий взгляды сообщества и практические шаги для бесшовной интеграции.

OpenClawRadar
Таллас HC1: Ускорение ИИ-инференса с помощью индивидуального silicon.
Новости

Таллас HC1: Ускорение ИИ-инференса с помощью индивидуального silicon.

Taalas представляет платформу HC1, обеспечивающую самые быстрые в мире низкозатратные ИИ-инференсы с использованием специализированного аппаратного обеспечения. Достигает 17K токенов/сек на Llama 3.1 8B.

OpenClawRadar
🦀
Новости

Как работает водяной знак текста в Claude

Будущий метод водяных знаков Claude использует ключ и предыдущие слова для изменения случайных выборов без ущерба для качества вывода. Он разработан для соответствия закону ЕС об ИИ.

OpenClawRadar
Исследование согласованности ИИ-агентов: ключевые выводы и практические рекомендации
Новости

Исследование согласованности ИИ-агентов: ключевые выводы и практические рекомендации

Исследование 3000 экспериментов с Claude, GPT-4o и Llama показывает, что согласованные агенты достигают точности 80–92%, тогда как несогласованные падают до 25–60%, причём 69% расхождений происходит при первом вызове инструмента.

OpenClawRadar