# 感谢Hugging Face开源平台，Ling-2.6-flash以超高token效率登场

- 来源：Ant Ling (@AntLingAGI)
- 发布时间：2026-04-29 01:38
- AIHOT 分数：57
- AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmoixxp4n006asld64v1u6207
- 原文链接：https://x.com/AntLingAGI/status/2049181388901843337

## AI 摘要

推文感谢Hugging Face为开源模型的持续发展提供了重要平台。文中强调，token效率是构建实用、可持续协作系统的关键。AntLingAGI最新发布的Ling-2.6-flash模型已加入这场效率竞争，该模型采用MIT许可，具备104B/7.4B激活参数，并创新性地结合了1:7 MLA与Lightning Linear混合注意力机制。其性能表现突出：推理速度高达340 tok/s，并且仅需约1500万tokens即可完成完整的Artificial Analysis评测套件。这一效率显著高于通常需要5000万至1亿tokens的前沿模型，展现出其作为高效协作伙伴的潜力。

## 正文

Thanks to @huggingface for offering the place where open models can keep thriving！ 🤗🤗
Token efficiency is the key to practical and sustainable co-work systems， let elephant-alpha / Ling-2.6-flash to be your best companion 😎

### 引用推文

> Adina Yakup：Token efficiency has become a major battleground, Ling-2.6-flash released by @AntLingAGI just enters the race 🔥 ✨ 104B/7.4B active - MIT license ✨ 1:7 MLA + Li...