Ling-2.6-flash（蚂蚁集团 104B MoE）

在 Clore.ai 上部署蚂蚁集团的 Ling-2.6-flash（104B MoE，7.4B 活跃）——面向智能体优化的 flash 兄弟模型，可运行在单张 RTX 4090 上

状态（2026年4月29日）： Ling-2.6-flash 由蚂蚁集团的 inclusionAI 团队于 2026年4月28日 （在撰写时为一天前）。它是以下模型的小巧、快速、面向智能体调优的兄弟版本： Ling-2.5-1T ——同一谱系，同样的混合线性注意力基因，但只有 7.4B 个激活参数 ，而总共来自一个 104B 的稀疏 MoE。权重地址： huggingface.co/inclusionAI/Ling-2.6-flash 在以下许可证下发布： MIT 许可证.

需要 Ling-2.5-1T 一整机 8 卡 GPU 机架才能启动，而 Ling-2.6-flash 是 首个可在单张消费级 GPU 上运行的 inclusionAI 发布版本。7.4B 的激活路径意味着，你支付的是 8B 稠密模型的推理成本，却能调用 104B 参数池——而蚂蚁集团已针对 智能体工作流：工具调用、多步规划和结构化函数派发。

厂商公布的数字显示，Ling-2.6-flash 在其尺寸级别上达到以下 SOTA： BFCL-V4 以及 TAU2-bench 在其尺寸级别中，吞吐量约为 在 4×H20 上约 340 tok/s ，在官方基准配置下。对 Clore.ai 用户来说，更有意思的是更小的部署方案： INT4 可轻松放在一张 RTX 4090（24GB）上 并且还留有 32K+ 上下文的余量，而且 FP8 可放在单张 H100 80GB 上。这意味着一款全新的、面向智能体调优的前沿级小模型在以下配置上的价格大约为 ~$1.04/小时： Clore.ai 市场.

关键规格

属性	数值
总参数	104B（MoE）
激活参数	每次前向传播仅 7.4B
架构	1:7 MLA + Lightning Linear 混合注意力
上下文窗口	262,144 个 token
量化方式	BF16、FP8、INT4
许可证	MIT
发布日期	2026年4月28日
组织	蚂蚁集团 — inclusionAI
主要工具链	SGLang（推荐）、vLLM、llama.cpp/Ollama（社区 GGUF）

为什么选择 Ling-2.6-flash？

• 可单 GPU 部署 — 一张卡上运行 INT4 RTX 4090 或 RTX 3090，单张 H100 上运行 FP8。无需多 GPU 折腾，也无需纠结 NVLink。

• 面向智能体调优 — 明确针对 BFCL-V4 / TAU2-bench 风格的工具调用循环训练，而不只是事后拿来跑分。

• 以 7.4B 激活成本获得稀疏 MoE 质量 — 你可以通过 7.4B 的推理路径调用 104B 参数知识池。

• 开箱即用的 256K 上下文 — 原生 262K token，长智能体轨迹无需 YaRN 技巧。

• MIT 许可证 — 可完全商用、可微调、可再分发。

• 谱系 — 直接继承自 Ling-2.5-1T 和 Ring-2.5；该架构经过实战验证。

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需求

Clore.ai 市场上未列出多 GPU 的 80GB 级机型。 目前列出的最大配置是 4× RTX PRO 6000 Blackwell（每张 96GB，共 380GB）以及 8–11× RTX 5090（每张 32GB）。A100 / H200 / B200 容量可按 裸机 需求提供。部署前请查看 GPU 价格与可用性 。

对 Clore 友好。 这是 inclusionAI 系列中首个可在单张消费级 GPU 上运行的模型。如果你一直被以下方案的价格劝退： Ling-2.5-1T 或 GLM-5.1这就是入门方案。

组件	INT4（单张 24GB）	FP8（单张 80GB）	BF16（完整质量）
GPU 显存	1× RTX 4090 / 3090（24GB）	1× H100 / A100 80GB	2× A100 80GB 或 1× H200 141GB
内存	32GB	64GB	128GB
磁盘	60GB NVMe	120GB NVMe	220GB NVMe
CUDA	12.8+	12.8+	12.8+
实际上下文	32K–64K	128K	256K

Clore.ai 选择： 对于大多数智能体负载来说，单张 RTX 4090（$0.14–0.42/小时） 运行 INT4 GGUF 的性价比无可匹敌。如果你需要 FP8 质量或 128K+ 上下文，就升级到单张 H100。

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方案 A — Ollama / GGUF（量化，单 GPU）

这是大多数 Clore.ai 用户会选择的路径。社区 GGUF 通常会在 inclusionAI 发布后几天内出现在 HuggingFace 上。

首日提醒： Ling-2.6-flash 于 2026 年 4 月 28 日发布。撰写时，GGUF 社区量化版本可能仍在陆续上传。关注 huggingface.co/models?search=ling-2.6-flash+gguf 以及 unsloth 以获取首批构建版本。如果 ollama pull 返回 404，就直接让 llama.cpp 指向 GGUF 文件。

# 一旦社区发布了 Q4_K_M 构建版本
docker exec ollama ollama pull ling-2.6-flash:q4_K_M
docker exec ollama ollama run ling-2.6-flash:q4_K_M

# 或者直接用 llama.cpp 运行已下载的 GGUF
docker run --gpus all -it --rm -p 8080:8080 \
  -v $(pwd)/models:/models \
  ghcr.io/ggerganov/llama.cpp:server-cuda \
  -m /models/ling-2.6-flash-q4_k_m.gguf \\
  --n-gpu-layers 99 --ctx-size 32768 \\
  --port 8080 --host 0.0.0.0

单张 RTX 4090 应可达到 ~80–120 tok/s 在 Q4_K_M 和 32K 上下文下——足够用于交互式智能体工作。

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方案 B — vLLM（生产 API）

vLLM 是将 Ling-2.6-flash 提供给多个并发智能体的首选。请在单张 H100 / A100 80GB 上使用 FP8 检查点：

version: "3.8"
services:
  vllm:
    image: vllm/vllm-openai:latest
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - hf_cache:/root/.cache/huggingface
    command: >
      --model inclusionAI/Ling-2.6-flash-FP8
      --tensor-parallel-size 1
      --max-model-len 65536
      --gpu-memory-utilization 0.90
      --enable-auto-tool-choice
      --tool-call-parser hermes
      --served-model-name ling-2.6-flash
      --trust-remote-code
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              数量：1
              capabilities: [gpu]
    shm_size: "16gb"

volumes:
  hf_cache:

# 测试智能体路径
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "model": "ling-2.6-flash",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个可以使用工具的智能体。先规划，再调用工具，然后回答。"},
      {"role": "user", "content": "帮我找一下现在 Clore.ai 上最便宜的 RTX 4090。"}
    ],
    "tools": [{"type": "function", "function": {"name": "search_marketplace", "parameters": {"type":"object","properties":{"gpu":{"type":"string"}}}}}],
    "tool_choice": "auto",
    "max_tokens": 2048
  }'

如果要在长上下文（200K+）下获得 BF16 完整质量，请扩展到 --tensor-parallel-size 2 2× A100 80GB 或直接固定到单张 H200 141GB。

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方案 C — SGLang（最大吞吐量推荐）

蚂蚁集团在官方 340 tok/s 基准中使用的就是 SGLang——混合线性注意力路径在 SGLang 运行时下最快。

docker pull lmsysorg/sglang:latest

python3 -m sglang.launch_server \\
  --model-path inclusionAI/Ling-2.6-flash-FP8 \\
  --tp-size 1 \\
  --tool-call-parser hermes \\
  --mem-fraction-static 0.90 \
  --context-length 65536 \\
  --served-model-name ling-2.6-flash \\
  --host 0.0.0.0 --port 30000

# 要复现厂商公布的 340 tok/s 数字（需要 4x H20 / H100 级别）
python3 -m sglang.launch_server \\
  --model-path inclusionAI/Ling-2.6-flash \\
  --tp-size 4 \\
  --mem-fraction-static 0.92 \\
  --context-length 32768 \\
  --served-model-name ling-2.6-flash

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Clore.ai GPU 推荐

配置	显存	量化	预期吞吐量	Clore.ai 成本
1× RTX 3090	24GB	INT4 GGUF	~60–90 tok/s	$0.07–0.21/小时
1× RTX 4090	24GB	INT4 GGUF	~80–120 tok/s	$0.14–0.42/小时
1× A100 80GB	80GB	FP8	~120–180 tok/s	裸机
1× H100 80GB	80GB	FP8	~150–220 tok/s	约 $1.04/小时
4× H100 80GB	320GB	BF16 + TP=4	~340 tok/s（厂商）	约 $4.16/小时

最佳性价比： 一张 RTX 4090，按 $0.14–0.42/小时 租用，运行 Q4_K_M GGUF。你将得到一个面向智能体调优、MIT 许可、104B-MoE 的模型，拥有 32K 上下文，价格却低于每小时一杯咖啡。这正是 Clore.ai 面向消费级 GPU 的市场所为之打造的部署形态。

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应用场景

• 工具调用型智能体 — BFCL-V4 和 TAU2-bench 的调优意味着结构化函数派发是强项，而不是事后补丁。

• 多步规划循环 — 能持续保持工具调用链，不会出现小模型常见的漂移。

• 本地 Claude Code / OpenHands 替代方案 — 在你自己的 RTX 4090 上即可直接使用 OpenAI 兼容 API。

• 高吞吐智能体批处理任务 — 在 4×H100 上 340 tok/s，使其足以每小时处理成千上万条智能体对话记录。

• 长上下文 RAG — 256K 原生上下文足以在单个提示中覆盖大多数企业文档集。

• 廉价开发沙箱，用于 Ling-2.5-1T 工作流 — 先用 flash 原型验证，再部署到 1T 版本。

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基准

这是厂商声称——请独立核实。 以下所有数字均来自 inclusionAI 于 2026 年 4 月 28 日发布的模型卡。该模型上线仅一天；社区对 BFCL-V4 和 TAU2-bench 的复现结果尚未发布。请将这些数字视为参考方向，而非金科玉律。

基准	Ling-2.6-flash（厂商）	备注
BFCL-V4	在其尺寸级别上达到 SOTA	伯克利函数调用排行榜 v4
TAU2-bench	在其尺寸级别上达到 SOTA	工具智能体基准 v2
SWE-bench Verified / Resolved	~61.2%	验证集上的解决率
MathArena AIME 2026	73.85
MathArena HMMT 2026 年 2 月	49.29
吞吐量	~340 tok/s	4× H20-3e，TP=4，batch 32

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故障排查

问题	解决方案
OutOfMemoryError 在 RTX 4090 上	降级到 Q4_K_S 或 Q3_K_M；减少 --ctx-size 到 16384；关闭其他 GPU 进程
HuggingFace 上尚无 GGUF	模型上线才一天。查看 unsloth, bartowski，以及 TheBloke 镜像；或者你也可以使用以下工具从 BF16 自行量化： llama-quantize
vLLM 拒绝该架构	请确保使用 vLLM ≥ 0.7.x，并启用 --trust-remote-code；混合线性注意力层是自定义的
工具调用以纯文本返回	设置 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser hermes 在 vLLM 中；SGLang 会自动处理
长上下文预填充较慢	线性注意力存在预热开销；首次请求总是最慢。请使用 --enable-chunked-prefill 在 vLLM 中
吞吐量远低于 340 tok/s	厂商数字是在 4×H20、TP=4、batch 32 下测得。单 GPU + batch 1 自然会慢得多——这是预期表现，不是 bug。
高温度下输出乱码	降到 temperature=0.7 用于聊天， 0.1 用于工具调用

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下一步

• 更大的兄弟型号： Ling-2.5-1T — 同属一族，1T 总参数 / 63B 激活，多 GPU 成本下的前沿推理能力

• 类似的单 GPU 智能体模型： MiMo-V2-Flash — 309B/15B 激活，内置推测解码

• 开源权重编码替代方案： GLM-5.1 — 744B/40B 激活，SWE-Bench Pro 领先者

• 廉价 GPU 租赁： RTX 4090 租金低至 $0.14–0.42/小时 或 RTX 3090 租金低至 $0.07–0.21/小时

• Clore.ai 市场： clore.ai/marketplace — 完整 GPU 目录，支持按需和现货定价

链接

• HuggingFace 上的 Ling-2.6-flash

• inclusionAI 组织 — 蚂蚁集团的开源 AI 实验室

• SGLang 仓库 — 推荐的服务框架

• vLLM 文档

• BFCL-V4 排行榜 — Berkeley Function Calling