- inclusionAI (Ant Group) ra mắt Ling-2.6-1T ngày 23/4/2026 — flagship trillion-parameter với context 262K, SOTA trên AIME26 và SWE-bench Verified, giá chỉ bằng 1/4 các model cùng cỡ, và miễn phí API trên OpenRouter cho tới 30/4.
TL;DR
inclusionAI — nhánh AGI của Ant Group — vừa phát hành Ling-2.6-1T ngày 23/4/2026: flagship 1 nghìn tỷ tham số, context 262.144 token, đạt SOTA trên AIME26 và SWE-bench Verified với chi phí inference chỉ khoảng 1/4 các model cùng hạng. API miễn phí hoàn toàn trên OpenRouter đến 30/4/2026, mở đường cho đợt open-source sắp tới.
Có gì mới
Ling-2.6-1T là model instant (instruct) đi theo hướng "fast thinking": thay vì đốt vài chục nghìn token reasoning, nó giữ độ chính xác cao mà tiêu thụ ít token hơn hẳn. Đây là bản kế nhiệm Ling-2.5-1T (16/2/2026) và Ling-1T (10/2025), được công bố cùng tuần với người em sparse-MoE Ling-2.6-flash ("Elephant Alpha") đang gây sốt trên OpenRouter.
- Trillion-parameter, non-thinking flagship, tối ưu cho agent chạy production.
- Context window 262K token — gấp đôi Ling-1T (128K), đủ cho codebase lớn và multi-tool workflow.
- SOTA trên AIME26 và SWE-bench Verified theo model card OpenRouter.
- Phân phối qua OpenRouter (provider NovitaAI), Hugging Face, ModelScope, Alipay Tbox.
Vì sao đáng chú ý
Thị trường đang dần tin rằng "scale lên trillion = phải đắt". Ling-2.6-1T bác lại giả định đó: chi phí chỉ bằng ~25% các model cùng cỡ. Kết hợp với Ling-2.6-flash (giảm 86% inference cost vs Nemotron-3-Super trên Artificial Analysis Intelligence Index), Ant Group đang đẩy Pareto frontier "accuracy vs cost" theo hướng có lợi cho developer thực dụng.
Điểm quan trọng: toàn bộ dòng Ling 2.x được huấn luyện với Agentic Reinforcement Learning — tức là tối ưu sẵn cho tool-call, terminal, GUI, chứ không phải model chat thuần rồi vá agent lên sau.
Thông số kỹ thuật
- Context length: 262.144 token
- Benchmarks (2.6-1T): SOTA AIME26, SOTA SWE-bench Verified
- Kiến trúc nền tảng Ling 2.0: 1T tổng / ~50B active (1/32 MoE activation ratio), MTP layers, sigmoid expert routing, QK Normalization
- Tiền huấn luyện Ling-1T: hơn 20.000 tỷ token, FP8 mixed-precision (lớn nhất được công bố đến nay), speedup end-to-end 15%+, lệch loss ≤ 0.1% vs BF16
- Token efficiency: Ling-2.5-1T khớp điểm frontier thinking model trên AIME 2026 bằng ~5.890 token, so với 15.000–23.000 token của đối thủ
- Cùng dòng 2.6-flash: 104B total / 7.4B active, 215 tps output, 340 tps prefill (4× H20), SOTA trên BFCL-V4, TAU2-bench, SWE-bench Verified, Claw-Eval, PinchBench
So sánh với đối thủ
Dòng Ling được đánh giá head-to-head với GPT-5-main, Gemini-2.5-Pro, DeepSeek-V3.1-Terminus, Kimi-K2-Instruct. Về code generation, software dev, math cạnh tranh và logic reasoning, inclusionAI tuyên bố Ling mở rộng Pareto frontier về "efficient thinking".
| Model | Total params | Context | Chi phí API (so sánh tương đối) |
|---|---|---|---|
| Ling-2.6-1T | 1T | 262K | ~25% của cùng hạng (miễn phí đến 30/4) |
| Ling-2.6-flash | 104B (7.4B active) | — | $0.10/M input, $0.30/M output |
| Ling-1T (Oct 2025) | 1T (50B active) | 128K | Open-weight, self-host |
| DeepSeek-V3.1-Terminus | ~671B (MoE) | 128K | Reference baseline |
Ai nên dùng
- Developer agentic AI: tương thích OpenClaw/KiloClaw — agent mở chạy terminal, quản file, browser, thậm chí payment qua Alipay AI Pay.
- Coding assistant: tích hợp sẵn với Kilo Code, Claude Code, Cline — 12B+ token đã chạy qua Kilo Code cho thấy model "sống" được trong workflow thật.
- Research & math: AIME26 SOTA + token efficiency cao = tiết kiệm cost khi brute-force solutions.
- SMB / doanh nghiệp: bản thương mại LingDT qua Ant Digital Technologies cho triển khai có SLA.
Giới hạn & giá
Pricing:
- Ling-2.6-1T trên OpenRouter: $0/M input, $0/M output, khuyến mãi hết 30/4/2026.
- Ling-2.6-flash: $0.10/M input, $0.30/M output — free 1 tuần trên Kilo Code + KiloClaw.
Hạn chế đã được Ant công nhận (kế thừa từ Ling-1T):
- GQA attention ổn định cho long-context nhưng vẫn tốn — bản kế tiếp sẽ chuyển sang hybrid attention.
- Agentic capability còn hạn chế ở multi-turn dài, long-term memory, tool use phức tạp.
- Thỉnh thoảng instruction deviation hoặc role confusion.
Tiếp theo là gì
Ant Group đang song song phát triển AWorld — framework cho continual learning trong autonomous agents — và sẽ mở rộng dòng Ling với hybrid attention + cải thiện alignment. Free API window khép lại 30/4, nhưng weights open-source và bản commercial LingDT sẽ giữ cửa mở cho cả indie developer lẫn doanh nghiệp.
Với giá inference chỉ bằng 1/4 đối thủ, tốc độ ra release dồn dập (1T → 2.5-1T → 2.6-flash → 2.6-1T trong 6 tháng), và chiến lược open-source đối chọi trực diện với closed frontier labs, inclusionAI đang biến "trillion-parameter" từ vũ khí PR thành công cụ thực dụng cho cộng đồng.
Nguồn: OpenRouter, Hugging Face — inclusionAI, Business Wire, Kilo.ai, AI News.
