阿绎 AYi@AYi_AInotes · X精选理由
把 token 成本砍到对手四分之一而智能分不降，Agent 规模化终于有了真正的成本解决方案，做 Agent 的必看。
AI 摘要
蚂蚁集团发布Ling-2.6系列模型，通过MoE架构与Fast-Thinking机制，将推理激活率降至7%，在实现接近GPT-5.4非推理水平综合智能的同时，大幅降低token成本。该模型在SWE-bench Verified等真实Agent场景测试中表现领先，旨在解决Agent规模化应用的成本痛点。目前已在OpenRouter提供免费API并即将开源，推动行业焦点从刷榜转向生产落地。其高效率特性尤其适合高频任务，在部分任务中速度比Claude Sonnet 4.6快6倍、成本低50倍。
说个暴论，2026 年 AI 行业的转折点，不是 GPT-5.5，也不是 o3，是蚂蚁@AntLingAGI 刚刚发布的 Ling-2.6-1T。
我用 Ling-2.6-1T 跑了一个查理芒格的 100 个思维模型的硬核任务， 结果真的太炸了，具体大家看视频演示。
当大家都在卷参数、卷推理分、卷更长上下文， 只有它反其道而行之，把 token 效率 当成了第一公民。
最震撼的是这组数据：在 Artificial Analysis 全评测中， 它展现出极高的智能-输出比（生成 16M tokens），
整体 token 成本可降至可比模型的约四分之一， 综合智能却接近 GPT-5.4 的非推理水平，
直接落在所有模型都梦寐以求的"高智能 + 极低生产成本"象限。 这才是真正的生产级 AI，而不是实验室刷榜玩具。