Pesan Berita Gate, 29 April — Bobot model flash Ling-2.6 milik Ant Group kini telah menjadi sumber terbuka, yang sebelumnya hanya tersedia melalui API. Model ini memiliki total 104 miliar parameter dengan 7,4 miliar yang aktif per inferensi, jendela konteks 256K, dan lisensi MIT. Versi presisi BF16, FP8, dan INT4 tersedia di HuggingFace dan ModelScope.
Ling-2.6-flash memperkenalkan peningkatan hybrid linear attention dibanding Ling 2.0, dengan meningkatkan GQA asli menjadi arsitektur hibrida 1:7 MLA plus Lightning Linear yang dikombinasikan dengan MoE yang sangat jarang (sparse). Efisiensi inferensi jauh melampaui model sebanding: kecepatan generasi puncak mencapai 340 token/detik pada 4 GPU H20, dengan throughput prefill dan decode sekitar 4x lebih tinggi daripada model open-source sebanding. Tolok ukur terkait agen menunjukkan performa yang kuat: BFCL-V4, TAU2-bench, SWE-bench Verified (61.2%), Claw-Eval, dan PinchBench mencapai atau mendekati level SOTA. Pada seluruh rangkaian tolok ukur Artificial Analysis, konsumsi token total hanya 15 juta. Pada AIME 2026, model mencetak 73,85%.
Situs web resmi Ant Group juga mencantumkan versi andalan Ling-2.6-1T (triliun-parameter) dan versi ringan Ling-2.6-mini (lightweight version), meskipun pada saat publikasi, bobotnya masih belum dirilis di HuggingFace, dan hanya seri flash yang tersedia untuk diunduh.
Penafian: Informasi di halaman ini dapat berasal dari pihak ketiga dan tidak mewakili pandangan atau opini Gate. Konten yang ditampilkan hanya untuk tujuan referensi dan bukan merupakan nasihat keuangan, investasi, atau hukum. Gate tidak menjamin keakuratan maupun kelengkapan informasi dan tidak bertanggung jawab atas kerugian apa pun yang timbul akibat penggunaan informasi ini. Investasi aset virtual memiliki risiko tinggi dan rentan terhadap volatilitas harga yang signifikan. Anda dapat kehilangan seluruh modal yang diinvestasikan. Harap pahami sepenuhnya risiko yang terkait dan buat keputusan secara bijak berdasarkan kondisi keuangan serta toleransi risiko Anda sendiri. Untuk detail lebih lanjut, silakan merujuk ke
Penafian.
Artikel Terkait
Pengiriman Kacamata Pintar AR Global Melonjak 98% pada 2025, Dipacu oleh Teknologi Display Ray-Ban dan Waveguide Meta
Pesan Berita Gate, 29 April — Pengiriman kacamata pintar augmented reality (AR) global melonjak 98% pada 2025, dengan pengiriman paruh kedua naik 148% dari tahun ke tahun, menurut Counterpoint Research. Pertumbuhan didorong oleh peningkatan produksi
GateNews12menit yang lalu
Perusahaan perdagangan dana lindung nilai legendaris membahas rasio P/E saham AS: bagi mereka yang membeli indeks pasar besar di tahun-tahun mendatang, sangat sulit untuk memperoleh keuntungan
Manajer hedge fund Paul Tudor Jones (Jones) dalam sebuah wawancara, memperingatkan bahwa celah pengaturan AI dapat menimbulkan konsekuensi yang bencana, karena hal tersebut merusak
ChainNewsAbmedia14menit yang lalu
Cognition Menetapkan Singapura sebagai Kantor Pusat APAC, Menyasar Ekspansi Regional
Berita Gate, 29 April — Cognition, startup pengodean AI di balik Devin, mengumumkan pada 29 April bahwa pihaknya akan menetapkan Singapura sebagai kantor pusat Asia-Pasifik untuk mengawasi ekspansi regional di seluruh Asia Tenggara, Australia, India, dan Korea Selatan.
Richard Spence akan memimpin operasi APAC
GateNews1jam yang lalu
Google menandatangani perjanjian AI rahasia dengan Pentagon, surat terbuka karyawan menentang
Menurut The Information pada 28 April, Google telah menandatangani perjanjian untuk menyediakan model kecerdasan buatan (AI) yang digunakan untuk pekerjaan rahasia kepada Pentagon AS. The New York Times mengutip sumber yang mengetahui hal tersebut, dengan mengatakan bahwa perjanjian itu memungkinkan Departemen Pertahanan AS untuk menggunakan AI milik Google untuk keperluan pemerintah yang sah, dengan sifat yang sama seperti perjanjian penerapan AI rahasia yang ditandatangani Pentagon bulan lalu dengan OpenAI dan xAI.
MarketWhisper1jam yang lalu
Laporan Riset a16z Crypto: Tingkat Eksploitasi Kerentanan DeFi untuk Agen AI mencapai 70%
Berdasarkan laporan penelitian yang diterbitkan oleh a16z Crypto pada 29 April, ketika agen AI dilengkapi dengan pengetahuan domain yang terstruktur, tingkat keberhasilan dalam mereplikasi kerentanan manipulasi harga Ethereum mencapai 70%; dalam lingkungan sandbox tanpa pengetahuan domain apa pun, tingkat keberhasilan hanya 10%. Laporan tersebut juga mencatat contoh di mana agen AI secara independen berhasil menghindari batasan sandbox untuk mengakses informasi transaksi masa depan, serta pola kegagalan sistematis ketika agen menyusun rencana serangan yang dapat menghasilkan keuntungan secara bertahap.
MarketWhisper1jam yang lalu
