Ring-2.6-1T性能评测：87.60分PinchBench成绩背后的技术实力

【免费下载链接】Ring-2.6-1T项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-2.6-1T

Ring-2.6-1T作为一款万亿参数级旗舰推理模型，专为真实世界复杂任务场景设计，在PinchBench评测中取得87.60分的优异成绩，展现出强大的技术实力和实用价值。

一、PinchBench高分背后的核心能力

PinchBench作为真实世界任务执行评估的重要基准，对模型的多步骤任务处理、工具协作、上下文规划等能力提出了极高要求。Ring-2.6-1T在该评测中获得87.60分，显著高于GPT-5.4 xHigh和Gemini-3.1-Pro high等竞品模型，这一成绩充分证明了其在复杂业务流程、工具协作和行业特定任务中的稳定执行能力。

除PinchBench外，Ring-2.6-1T在其他重要评测中也表现出色：在ClawEval上获得63.82分，位居同类模型前列；在电信场景的Tau2-Bench中达到95.32分，与最高分模型差距不足1分。这些成绩共同构建了Ring-2.6-1T强大的性能矩阵。

二、三大技术升级支撑卓越性能

1. 全面增强的Agent执行能力

Ring-2.6-1T实现了从"能回答"到"能执行"的关键跨越。在多步骤任务、工具协作、上下文规划和推进复杂工作流方面表现出更稳定的性能。它不仅能理解用户意图，还能在实际工作流中持续推动任务前进，更像一个可执行、能响应反馈且具备迭代能力的工作流引擎。

2. 创新的Reasoning Effort机制

Ring-2.6-1T引入了可调节的推理努力机制，支持high和xhigh两种推理强度级别：

• high配置：专为高频Agent工作流设计，适用于多轮交互、工具协作、任务分解和生产级默认调用。在保持高任务完成率的同时，减少不必要的推理token开销，使模型在实际工作流中更快、更稳定且更具成本效益。

• xhigh配置：针对数学、科学研究、复杂逻辑分析和多路径探索等高难度任务，为模型提供更广泛的推理空间。在ARC-AGI-V2上获得66.18分，超过Gemini-3.1-Pro high和Claude-Opus-4.7 xhigh；在AIME 26上达到95.83分，与多个领先模型持平；在GPQA Diamond上达到88.27分，体现出强大的专业知识理解和复杂推理能力。

3. 异步强化学习训练范式

Ring-2.6-1T采用异步（Async）强化学习训练架构，将策略采样和参数更新解耦为独立流水线，显著提高了训练吞吐量和资源利用率，支持更长的训练周期。结合IcePop算法，解决了训练不稳定性问题，使万亿参数模型能够进行充分且稳定的强化学习优化，为Agent执行能力和推理能力的提升提供了基础支持。

三、快速开始使用Ring-2.6-1T

在线试用

你可以通过访问https://ling.tbox.cn/chat在线试用Ring-2.6-1T模型。

本地部署

环境准备

通过以下命令克隆仓库并安装依赖：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-2.6-1T cd Ring-2.6-1T pip install --upgrade pip pip install -e "python"

运行推理

SGLang支持BF16和FP8模型，具体取决于${MODEL_PATH}中模型的数据类型。以下是多GPU节点运行Ring-2.6-1T的示例，其中主节点IP为${MASTER_IP}，服务器端口为${PORT}：

• 启动服务器：

# 节点0: python -m sglang.launch_server --model-path $MODEL_PATH --tp-size 8 --pp-size 4 --dp-size 1 --trust-remote-code --dist-init-addr $MASTER_IP:2345 --port $PORT --nnodes 4 --node-rank 0 # 节点1: python -m sglang.launch_server --model-path $MODEL_PATH --tp-size 8 --pp-size 4 --dp-size 1 --trust-remote-code --dist-init-addr $MASTER_IP:2345 --port $PORT --nnodes 4 --node-rank 1 # 节点2: python -m sglang.launch_server --model-path $MODEL_PATH --tp-size 8 --pp-size 4 --dp-size 1 --trust-remote-code --dist-init-addr $MASTER_IP:2345 --port $PORT --nnodes 4 --node-rank 2 # 节点3: python -m sglang.launch_server --model-path $MODEL_PATH --tp-size 8 --pp-size 4 --dp-size 1 --trust-remote-code --dist-init-addr $MASTER_IP:2345 --port $PORT --nnodes 4 --node-rank 3

• 客户端调用：

curl -s http://${MASTER_IP}:${PORT}/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model": "auto", "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]}'

四、总结

Ring-2.6-1T在PinchBench上获得87.60分的优异成绩，不仅是一个数字，更是其强大技术实力的体现。通过全面增强的Agent执行能力、创新的Reasoning Effort机制和异步强化学习训练范式，Ring-2.6-1T为开发者、研究人员和企业环境提供了一个高性能、灵活且实用的万亿参数推理模型，适用于代理工作流、工程开发、科学研究分析、复杂业务系统和企业自动化流程等多种场景。

无论是追求高效率的日常工作流，还是需要深度推理的复杂任务，Ring-2.6-1T都能通过其high和xhigh两种配置，为用户提供最佳的性能与成本平衡。

五、许可证信息

本代码仓库采用MIT许可证。

【免费下载链接】Ring-2.6-1T项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ring-2.6-1T