IT之家 10 月 18 日消息，華為中國今日發文宣布，螞蟻集團萬億參數大模型 Ling-1T 上架華為云大模型即服務 MaaS 平臺。Ling-1T 是百靈大模型系列的首款旗艦級“非思考”模型，擁有萬億參數，并已開源。華為中國表示，此次模型上架支持專屬資源部署，可全面釋放 Ling-1T 模型能力。

▲ 圖源：華為中國官方公眾號，后同

據介紹，萬億參數大模型 Ling-1T 每個 token 可激活約 50B 參數。模型基于先進的 Ling 2.0 架構，在超過 20T tokens 的高質量、高推理濃度語料上完成預訓練，并支持 128K 的上下文窗口。

通過“中訓練 + 后訓練”演進式思維鏈（Evo-CoT）技術，Ling-1T 在多項國際權威的復雜推理基準測試中（如代碼生成、軟件開發、專業數學及邏輯推理等）取得了業界頂尖（SOTA）表現，Ling-1T 在有限輸出 token 條件下，于多項復雜推理基準中取得 SOTA 表現，展示出模型兼顧推理效率與準確性。

IT之家從華為中國獲悉，Ling-1T 模型與 CloudMatrix384 超節點在架構、性能和部署上存在高度互補。Ling-1T 作為高效推理的模型，可利用 CloudMatrix384 超節點為大規模 MoE 模型提供的加速和優化，在實際應用中發揮出更強的性能，具體優勢如下：

MoE 架構與全對等互聯：Ling-1T 模型采用 MoE（混合專家）架構。MoE 模型的核心在于稀疏激活機制，分布式部署時會產生大量 All-to-All 通信需求，而傳統網絡架構難以高效處理。CloudMatrix384 超節點通過全對等互連架構，高度契合 MoE 模型的通信密集型需求，有效避免通信瓶頸。 專家并行與動態負載均衡：Ling-1T 模型由 256 個專家模塊組成，模型推理時需激活約 50B 參數，推理過程會產生大量網絡通信。CloudMatrix384 超節點通過超高速互聯網絡與基于內存語義的零拷貝數據聚合技術，有效突破大規模專家并行計算中的通信瓶頸，為超大規模語言模型推理提供高可靠、低延遲的端到端算力支持，從而在超節點上實現 Ling-1T 的高吞吐量和低延遲推理任務。

目前，華為云大模型即服務 MaaS 平臺已預置 DeepSeek、Qwen3、Kimi 等業界主流開源大模型，并基于昇騰 AI 云服務完成深度適配與優化，模型部署和運行在云端，無需自行處理復雜的硬件和部署問題，用戶可通過 API 接口可快速調用 LLM、多模態等模型服務。