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Die Ant Group stellt über inclusionAI spezialisierte Finanz- und Allzweckmodelle sowie Bildgeneratoren der Ling- und LLaDA-Reihe quelloffen und in quantisierten Fassungen für Entwickler zur Verfügung.
Das Profil bündelt die Open-Source-Aktivitäten der Ant Group im KI-Bereich. Auffällig ist der Fokus auf unterschiedliche Modellgrößen (von 1B über 8B bis zu 127B) inklusive quantisierter Versionen (FP8, INT4) für leichtgewichtige Deployments sowie spezialisierte Finanzmodelle wie Ling-3.0-flash-Fin.
Zusammenfassung von KI erstellt (Gemini 3.8 Flash, 27. September 2026). Sie kann Fehler enthalten – maßgeblich ist die Originalquelle.
Inhaltlich ähnlich, ermittelt über die KI-Suche.
Repository:inclusionAI/Ling
InclusionAI stellt mit Ling eine Open-Source-Modellfamilie auf Basis einer Mixture-of-Experts-Architektur (MoE) bereit. Die Modelle erscheinen in zwei Größen: Ling-lite (16,8 Milliarden Gesamtparameter, 2,75 Milliarden aktivierte Parameter) und Ling-plus (290 Milliarden Gesamtparameter, 28,8 Milliarden aktivierte Parameter).
267SternePython
Link:inclusionAI
inclusionAI hat Ring-2.6-1T veröffentlicht, ein Modell mit einer Billion Parametern unter MIT-Lizenz. Es zielt auf komplexe Agenten-Workflows ab und bietet einstellbare Denkintensitäten sowie ein asynchrones RL-Trainingsverfahren.
Artikel:Ant Group
Die Ant Group stellt mit Ring-2.6-1T ein quelloffenes MoE-Modell mit einer Billion Parametern vor, das für Coding-Agenten, Tool-Nutzung und komplexe Langzeittasks ausgelegt ist.
Artikel:Zhidx
Ant Groups Bailian hat das Open-Source-Modell Ling-3.0-tiny vorgestellt. Die Architektur kombiniert DeepSeeks MLA mit Kimis KDA in einem Mixture-of-Experts-Design mit 7,9 Milliarden Gesamtparametern, von denen pro Token nur 1,3 Milliarden aktiviert werden. Das Modell zielt auf den effizienten lokalen Einsatz auf Rechnern wie Apple-Silicon-Macs und DGX-Workstations ab.
Link:inclusionAI
inclusionAI hat Ling-3.0-tiny veröffentlicht, ein leichtgewichtiges MoE-Modell mit 7,9 Milliarden Gesamtparametern, das pro Token nur 1,3 Milliarden Parameter aktiviert. Das Modell setzt auf eine hybride Architektur aus linearen Aufmerksamkeits- und Latent-Attention-Schichten und zielt auf recheneffizientes Reasoning sowie Agenten-Aufgaben auf lokaler Hardware ab.
Link:Apodex AI
Apodex AI hat das Modell Apodex-1.1-mini unter der Apache-2.0-Lizenz auf Hugging Face bereitgestellt. Das Modell basiert auf der Architektur qwen3_5_moe und ist speziell auf komplexe Recherche- und Agenten-Aufgaben mit nativer Tool-Nutzung ausgelegt.
Dieser Inhalt wurde teilweise mithilfe von KI erstellt.
