科技圈又来放大招了！蚂蚁技术团队最近官宣开源了一个叫Ring-lite的轻量级推理模型。这玩意儿可不简单，直接在好几个推理能力排行榜上霸榜，拿下了SOTA，再次证明了MoE架构有多能打。
这个Ring-lite可以说是站在巨人肩膀上，基于之前的Ling-lite-1.5升级而来。它用的就是现在很火的MoE架构，总参数有168亿，但干活的时候只激活27.5亿，主打一个“四两拨千斤”。就靠着这股巧劲和独创的C3PO强化学习大法，它在AIME、LiveCodeBench这些顶级推理竞赛里大杀四方，甚至能跟比它大三倍的Dense模型掰手腕，简直是卷王本王了。
那么问题来了，它为啥这么牛？技术上，团队搞了好几个骚操作。首先是那个首创的C3PO强化学习训练法，直接把AI训练时回答长短不一、性能忽高忽低的“老大难”问题给治好了。而且，人家还找到了长思维链SFT和强化学习的“黄金配比”，用一种新方法平衡了训练效果和效率，让模型进化得又快又好。
这还没完，Ring-lite还是个“文理双全”的学霸。它直接硬刚了多领域数据一起训练的难题，搞清楚了怎么混着练效果最好，在数学、代码、科学这三大领域实现了“1+1+1>3”的奇效。所以在各种复杂的推理任务里，尤其是在解数学题和搞编程比赛这块，它的分数遥遥领先，把对手甩在身后。
光说不练假把式，团队直接把Ring-lite拉去“高考”现场了！让它做了高考的数学和物理题，结果你猜怎么着？在数学全国一卷上，它直接考了130分左右！这成绩，放我们那时候妥妥的学神级别了，简直离谱。
最最重要的是，蚂蚁这次格局打开了！Ring-lite的开源可不是闹着玩的，人家不仅把模型和代码给你，后面还要把所有训练数据、参数配置，甚至是实验笔记都一步步公开。这简直是把家底都掏出来给你看啊，可能是轻量级MoE模型里第一个这么干的，对我们这些搞研究和开发的朋友来说，简直是天降宝藏！
GitHub:
https://github.com/inclusionAI/Ring
Hugging Face:
https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-lite
ModelScope:
https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ring-lite