// 蚂蚁百灵 Ling / Ring / Ming · 文本大模型
Ring-flash-linear-2.0 本地部署与显存需求
总 104.2B · 激活 6.1B（MoE） 参数。4 位量化约 70.5 GB，BF16 约 230 GB（1 个 8K token 请求）。
发布 2025-09-25许可：可商用显存为估算值
01规格
| 发布方 | 蚂蚁集团 inclusionAI · inclusionAI |
|---|---|
| 系列 | 蚂蚁百灵 Ling / Ring / Ming · Ring-flash-linear-2.0 |
| 类型 | 文本大模型 (text-generation) |
| 参数量 | 总 104.2B · 激活 6.1B（MoE） 来源：按官方 safetensors 权重统计激活参数取自模型卡: “while activating only 6.1B parameters” |
| 上下文长度 | 128K tokens (131,072)取自 config.json 的 max_position_embeddings |
| 结构 | 32 层 · GQA · MoE |
| 发布权重 | BF16 · 208 GB下载量 |
| 许可 | MIT · 可商用宽松许可（Apache-2.0 / MIT / CC-BY / OpenMDW）：允许商用。 |
| 发布日期 | 2025-09-25 （Hugging Face 仓库创建日） |
02需要多少显存（估算）
合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存（FP16）。并发用户越多，KV 部分成倍增加。
| 精度 | 权重 | 合计 @ 8K | 合计 @ 32K | 合计 @ 128K | 最低显卡 | Mac |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BF16 / FP16（原始精度） | 208 GB | 230 GB | 232 GB | 238 GB | 4 × RTX PRO 6000（384GB） | Mac 512GB |
| FP8 / INT8 / Q8_0 | 111 GB | 123 GB | 124 GB | 131 GB | H200 141GB | Mac 256GB |
| 4 位量化（Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4） | 63.2 GB | 70.5 GB | 72.1 GB | 78.6 GB | H100 80GB | Mac 128GB |
每个请求的 KV 缓存：8K 0.5 GB · 32K 2.1 GB · 128K 8.6 GB
每权重比特：BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%；Mac GPU 约可用统一内存的 2/3（≤36GB）或 3/4（更大机型）。MoE 模型所有专家都要进显存，按总参数算。 估算方法 →
03怎么跑
只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。
- vLLM — 官方模型卡提及
- SGLang — 官方模型卡提及
- Transformers — 官方模型卡提及
04官方仓库与量化版
inclusionAI 官方发布的 1 个仓库。
05蚂蚁百灵 Ling / Ring / Ming 其他模型
全部 29 个 →| 模型 | 参数 | 4 位合计 | 发布 |
|---|---|---|---|
| Ling-3.0-tiny-UBTree | 183M | 1.0 GB | 2026-10-21 |
| Ling-3.0-flash-UBTree | 482M | 1.5 GB | 2026-10-14 |
| Ming-3.0-asr-tiny | 8.87B | 6.4 GB | 2026-10-14 |
| Ling-3.1-flash | 560B / 25B | 375 GB | 2026-10-13 |
| Ming-3.0-tts-0.5B | 1.48B | 1.5 GB | 2026-09-22 |
| Ming-3.0-tts-tiny | 8.98B / 1.3B | 6.5 GB | 2026-09-22 |
| Ming-Image-0.1-Design | 6.16B | 4.6 GB | 2026-09-17 |
| Ling-3.0-flash-VL | 124B / 5.5B | 83.6 GB | 2026-09-04 |
06来源
数据核对于 2025-10-23。参数、上下文、许可取自官方仓库；显存为本站估算。