Ring-lite

Ring-lite – 蚂蚁技术开源的轻量级推理模型

Ring-lite 是一款由蚂蚁技术 AntTech 团队倾力打造的轻量级推理模型，基于 MoE 架构，以 Ling-lite-1.5 为基石，并融入独树一帜的 C3PO 强化学习训练方法。它在诸多推理基准测试中表现卓越，荣登 SOTA 榜首，而其激活参数仅为 2.75B。Ring-lite 凭借其稳健的强化学习训练、Long-CoT SFT 与 RL 的优化融合，以及对多领域任务联合训练难题的攻克，实现了高效的推理能力。同时，Ring-lite 开源了包括模型权重、训练代码和数据集在内的全套技术栈，旨在推动轻量级 MoE 推理模型的发展。

## Ring-lite：开启轻量级推理新篇章

Ring-lite，这款由蚂蚁技术 AntTech 团队精心研发的推理模型，凭借其卓越的性能和轻量化的设计，正引领着轻量级推理模型的新潮流。它不仅在技术上有所突破，更在应用场景上展现出广阔的前景。

### 主要功能：面面俱到，无所不能

• 高效推理： Ring-lite 在数学推理、编程竞赛、科学推理等复杂任务中展现出强大的推理能力，游刃有余地处理各种难题。
• 轻量设计： 总参数量为 16.8B，激活参数仅为 2.75B，在保证卓越性能的同时，对计算资源的要求极低，尤其适合资源有限的环境。
• 多领域专家： 涵盖数学、编程、科学等多个领域，通过联合训练和分阶段训练，实现领域间的协同增益，提升模型的泛化能力。
• 稳定训练： 采用 C3PO 强化学习训练方法，有效解决传统强化学习训练的不稳定性问题，确保训练过程的稳定性和效率。

### 产品官网：探索更多可能

想要深入了解 Ring-lite 的更多信息，欢迎访问我们的官方资源：

• GitHub 仓库： https://github.com/inclusionAI/Ring
• HuggingFace 模型库： https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-lite
• arXiv 技术论文： https://arxiv.org/pdf/2506.14731

### 应用场景：无处不在，赋能未来

• 教育领域： 助力学生攻克复杂的数学和科学难题，提供详尽的解题步骤和推理过程，加深学生对知识的理解和掌握。
• 科研领域： 辅助研究人员探索复杂的数学和科学问题，提供详细的推理过程和解决方案，为理论研究和实验设计提供支持。
• 工业和商业领域： 处理和分析海量复杂数据，提供推理过程和解决方案，应用于金融、医疗、市场营销等领域的预测和决策支持。
• 智能助手： 集成于智能助手，提供更智能的推理和解答能力，处理复杂的查询和任务，提升用户体验。
• 医疗领域： 辅助医生和研究人员分析和处理复杂的医学数据，提供详细的推理过程和解决方案，支持疾病诊断和治疗方案制定。

### 常见问题：答疑解惑，扫清疑虑

Q: Ring-lite 的核心技术是什么？

A: Ring-lite 采用 MoE 架构、C3PO 强化学习训练方法、Long-CoT SFT 与 RL 的结合以及多领域数据联合训练等核心技术，实现高效推理和稳定训练。

Q: Ring-lite 的优势是什么？

A: Ring-lite 的优势在于其高效推理能力、轻量级设计、多领域适应性和稳定训练机制，使其在资源受限的环境中也能发挥出色表现。

Q: 如何开始使用 Ring-lite？

A: 您可以访问 GitHub 仓库和 HuggingFace 模型库，获取模型权重、训练代码和数据集，开始您的 Ring-lite 之旅。