# inclusionAI 在 Hugging Face 开源了 Ling-2.6-1T，一个 1 万亿参数的模型

> 原标题：inclusionAI/Ling-2.6-1T · Hugging Face

- 来源：r/LocalLLaMA
- 发布时间：2026-04-29T17:19:14.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/11763
- 原文：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1sz59l4/inclusionailing261t_hugging_face/

## 摘要

这个模型用了 MLA 和线性注意力，还加了一个叫“上下文过程冗余抑制”的技术，目的是降低思维链推理时的计算开销。帖子提到了 AIME26 和 SWE-bench Verified 两个基准，但正文没披露具体分数，所以实际表现还不清楚。另外，Reddit 原帖被网络屏蔽了，目前只能看到标题和简介，更多细节得去 Hugging Face 模型页翻。

## 推荐理由

我会先打个折：正文只提了覆盖 AIME26、SWE-bench Verified 等基准，但没给具体分数，所以模型到底多强现在说不准。能上 featured 是因为万亿参数开源本身就有信号意义，加上 MLA+Linear Attention 和 CPRS 这两个技术点，对做推理优化的人有参考价值。没给分这件事让它到不了 P1，但架构信息和开源动作足够让圈内人留意。

## 锐评

inclusionAI 在 Hugging Face 上放出了一个 1 万亿参数的开源模型 Ling-2.6-1T。它用了 MLA（多头潜在注意力）和线性注意力，还加了一个叫“上下文过程冗余抑制”的技术，目的是让模型在一步步推理时别算那么多没用的东西，降低思维链带来的计算开销。
帖子提到了 AIME26 和 SWE-bench Verified 两个测试基准，但正文没给出具体分数。这就很关键了：技术听着不错，但实际跑分怎么样、比同尺寸模型强在哪，目前完全不知道。Reddit 原帖还被网络屏蔽了，只能看到标题和简介，更多细节得自己去 Hugging Face 模型页翻。
我会先打个折。1T 参数的开源模型本身是个大事，但没分数就没法判断它到底值不值得试。想评估的人得自己跑一遍，或者等官方补上基准结果。