# 蚂蚁数科搞了个叫“大象”的百亿参数模型，跑分和效率都挺能打

> 原标题：神秘模型「大象」：仅100B拿下SOTA，Token效率超高！

- 来源：量子位 · 公众号
- 发布时间：2026-04-21T15:45:00.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/8879
- 原文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjc1NzUzMw==&mid=2247885154&idx=1&sn=c6abcfcf1ac06703a92cf56c9da47544

## 摘要

蚂蚁集团的 Inclusion AI 团队被扒出是神秘模型“大象”的幕后作者。这个模型参数量 100B，上下文窗口 256K，一次能吐 32K 字，已经在 OpenRouter 上架。文章里测了修 bug、总结三千字会议纪要、跑轻量 agent 流程，效果都不错。AI BENCHY 跑分显示它平均每秒能出 2500 个 token，延迟大概 1 秒，一...

## 推荐理由

一个 100B 模型敢喊同规模 SOTA 还强调 Token 效率，钩子够硬。文章有实测数据也有失败案例，不是纯吹。训练细节、价格和官方模型卡都没披露，所以先别太激动，但方向值得跟。

## 锐评

这条消息最值得看的是速度：AI BENCHY 测出来每秒能吐 2500 个 token，延迟大概 1 秒，一致性 9.6 分。对一个 100B 参数、上下文窗口 256K、一次能输出 32K 字的模型来说，这个吞吐量确实不错，跑轻量 agent 流程或者实时总结长会议纪要会比较顺手。

但我会先打个折。文章里提到的修 bug、总结三千字会议纪要都是作者自己跑的例子，不是标准基准测试，没法横向比。而且正文完全没提训练数据、架构选择、量化方式，也没给官方模型卡和定价——这些信息缺口让“SOTA”这个说法站不太稳。

想认真评估的话，还得等 Inclusion AI 放出技术报告或者至少补上标准榜单分数。现在能确认的只有：模型在 OpenRouter 上架了，速度确实快，但为什么快、花了多少钱训出来的，一概不知。