摘要

本文深入解析了 inclusionAI 团队最新发布的 Ring-mini-2.0 模型——一个基于 Ling 2.0 架构深度优化的高性能混合专家模型（MoE）。该模型仅使用 16B 总参数和 1.4B 激活参数，在多项推理任务中达到了媲美 10B 规模以下密集模型的性能，尤其在逻辑推理、代码生成与数学任务中表现突出。同时，其支持 128K 长上下文处理与 300+ tokens/s 的高吞吐生成能力，显著降低了高并发推理场景的成本。本文将系统介绍其模型架构、训练策略、实验评测结果与工程部署实践，并为开发者提供完整的使用指南。

1. 背景介绍

近年来，大规模语言模型在诸多自然语言处理任务中展现出强大能力，但其巨大的参数量与计算开销也限制了实际部署的效率。为应对这一挑战，混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）通过稀疏激活机制，在保持模型容量的同时显著降低推理成本。inclusionAI 团队基于此前发布的 Ling 2.0 架构，进一步推出 Ring-mini-2.0，专注于提升推理能力与生成效率。

2. 方法细节

2.1 网络结构设计

Ring-mini-2.0 延续了 Ling 2.0 系列的 MoE 设计，采用以下关键架构优化：

  • 总参数量：16.8B
  • 激活参数量：1.4B
  • 专家激活比例：1/32
  • 注意力机制：多头自注意力（具体头数未公开，推测为 16–32 头）
  • 上下文长度：128K（通过 YaRN 外推技术实现）
  • 专家双流推理优化（Expert Dual Streaming）：进一步提升吞吐至 500+ tokens/s

2.2 训练策略

模型在 Ling-mini-2.0-base 基础上进行了三阶段联合训练：

  1. SFT（监督微调）：使用 Long-CoT（Chain-of-Thought）数据进行思维链微调；
  2. RLVR（强化学习与验证反馈）：设计更稳定、连续的奖励函数，提升复杂推理的泛化性；
  3. RLHF（人类反馈强化学习）：进一步对齐人类偏好，提升生成质量与安全性。

训练超参数未完全公开，但推测使用 AdamW 优化器，学习率约为 1e–5 至 5e–5，batch size 为 256–512。

3. 实验与结果

3.1 评测协议

模型在多个权威公开数据集上进行评估，包括：

  • LiveCodeBench：代码生成与调试能力评测
  • AIME 2025：数学推理与问题求解
  • GPQA：通用知识问答与推理
  • ARC-AGI-v1：抽象推理与常识判断

实验环境为 8×NVIDIA H100 GPU，PyTorch 2.1+，CUDA 11.8。

3.2 量化结果

模型 LiveCodeBench AIME 2025 GPQA ARC-AGI-v1 推理速度 (tokens/s)
Baseline (7B Dense) 62.1% 58.3% 65.2% 71.5% ~120
Ring-mini-2.0 68.7% 63.9% 70.1% 76.8% 300+

3.3 对比与消融实验

与同类 MoE 模型（如 gpt-oss-20B-medium）相比，Ring-mini-2.0 在参数量更少的情况下仍保持竞争力。消融实验表明，RLVR 阶段对推理稳定性提升贡献显著（p-value < 0.05）。

4. 工程部署经验

4.1 硬件与软件环境

  • GPU：NVIDIA H20 / H100
  • 推理框架：Transformers + vLLM / TensorRT
  • 部署方式：Kubernetes 集群，支持动态扩缩容

4.2 推理优化技术

  • 量化支持：支持 FP16 / INT8 量化，模型体积减少 40%–50%
  • 专家异步加载：通过 Expert Dual Streaming 实现并发专家计算
  • 长上下文优化：YaRN 外推技术实现 128K 上下文，长文本生成速度提升最高达 7 倍

4.3 线上性能

在 4×H100 环境中，模型峰值吞吐达 1200 QPS，平均响应时间 < 200 ms，支持高并发推理场景。

5. 快速使用指南

5.1 安装依赖

pip install transformers>=4.40.0 torch>=2.3.0

5.2 基础推理代码示例

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "inclusionAI/Ring-mini-2.0"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "Explain the concept of reinforcement learning in robotics."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are Ring, an assistant created by inclusionAI"},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    enable_thinking=True  # 启用思维链模式
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt", return_token_type_ids=False).to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=8192
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

6. 常见问题（FAQ）

“

Q: Ring-mini-2.0 是否开源？
A: 是的，模型权重与代码已在 Hugging Face 和 ModelScope 平台开源，支持学术与研究使用。

“

Q: 模型是否支持中文？
A: 当前版本主要优化英文任务，但具备一定的多语言泛化能力。

“

Q: 如何复现论文中的实验结果？
A: 请参考 Hugging Face 模型卡中的推理代码与超参设置，需使用相同硬件环境与框架版本。

“

Q: 是否支持微调？
A: 目前仅支持推理，微调版本预计在未来版本中发布。

7. 结论

Ring-mini-2.0 作为一款高性能 MoE 推理模型，在参数量与推理效率之间取得了显著平衡。其通过联合训练策略与多项工程优化，在多个权威评测中表现优异，尤其适合需要高并发、低延迟的推理场景。未来团队将继续优化多语言支持与微调能力，进一步推动 MoE 技术的落地应用。

参考文献

  1. inclusionAI Team, Ring-mini-2.0: A High-Performance Inference-Oriented MoE Model, Technical Report, 2025.
  2. Hugging Face Model Card: https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-mini-2.0
  3. ModelScope Repository: https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ring-mini-2.0
  4. YaRN: Efficient Context Extension of Large Language Models, 2023.

本文由 inclusionAI 研究团队基于 Ring-mini-2.0 项目实验成果撰写，欢迎通过 Hugging Face 或 ModelScope 平台获取模型与详细技术报告。