蚂蚁百灵大模型开源6大训练节点：AI开发者如何利用基座模型？

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百灵为开发者提供了多个可继续训练的起点。

智东西8月20日报道，今日，蚂蚁百灵开源Ling-3.0-tiny-base和Ling-3.0-flash-base。除最终Base模型权重外，团队还同步开放了两款模型的预训练和中期训练权重，共计6个checkpoints。

此前，Ling-3.0-flash于7月24日发布，8月7日开源；轻量级模型Ling-3.0-tiny则于8月11日开源。距离Tiny开源仅9天，蚂蚁百灵又进一步开放了两款模型未经后训练的Base版本。

Ling-3.0-tiny-base总参数量为7.9B、激活参数量为1.3B，适合代码领域训练、预算敏感的强化学习研究及模型行为研究等；Ling-3.0-flash-base总参数量为124B、激活参数量为5.1B，可用于代码、复杂推理、长上下文及专业领域模型的继续训练。

此次开放覆盖预训练、中期训练和WSM合并三个阶段，开发者可根据自身数据、任务和研究目标，选择不同的训练起点。

WSM（Warmup-Stable and Merge）是一种面向大模型预训练的学习率方案，它以多个checkpoints加权合并，代替传统的学习率衰减，使模型更适合持续预训练和动态扩展数据。

由于两款模型采用统一训练方案，开发者可以先在Ling-3.0-tiny-base上低成本验证训练策略，再将有效方法扩展至Ling-3.0-flash-base。

Ling-3.0-tiny-base开源地址：

Hugging Face：

https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-base

https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-base-30T

https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-base-midtrain

ModelScope：

https://www.modelscope.cn/models/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-base

https://www.modelscope.cn/models/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-base-30T

https://www.modelscope.cn/models/inclusionAI/Ling-3.0-tiny-base-midtrain

Ling-3.0-flash-base开源地址：

Hugging Face：

https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-flash-base

https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-flash-base-30T

https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-flash-base-midtrain

ModelScope：

https://www.modelscope.cn/models/inclusionAI/Ling-3.0-flash-base

https://www.modelscope.cn/models/inclusionAI/Ling-3.0-flash-base-30T

https://www.modelscope.cn/models/inclusionAI/Ling-3.0-flash-base-midtrain

01.

开放6个checkpoints

可自行选择训练起点

8月以来，Ling-3.0-flash和Ling-3.0-tiny陆续开源。此后，有开发者在Ling-3.0-tiny的Hugging Face社区中提出，希望团队进一步开放Base模型。

他认为，Tiny的模型规模和稀疏架构对预算有限的研究者很有吸引力，适合开展强化学习rollout和面向具体场景的后训练；相比已经完成后训练的模型，社区更需要一个能够继续塑造的Base Model。

▲开发者希望开源Base模型（图源：Hugging Face）

于是，百灵今天开源Ling-3.0-tiny-base和Ling-3.0-flash-base。

此次开放的6个checkpoints覆盖三个阶段：预训练checkpoint已完成大规模预训练，尚未进行中期训练、WSM合并和后训练；中期训练checkpoint已完成中期训练，尚未进行WSM合并和后训练；最终Base checkpoint则已基于中期训练checkpoint完成WSM合并，尚未进行后训练。

▲本次开源的6个checkpoints（图源：百灵大模型）

这些checkpoints可用于持续预训练、领域监督微调、偏好优化、强化学习后训练、模型蒸馏，以及长上下文和MoE系统研究。

Ling-3.0系列在中期训练结束后，采用WSM方法，以checkpoint加权合并替代传统的学习率衰减。由于不再设置固定的学习率衰减阶段，模型更适合持续预训练和动态扩展数据。研究者还可以在训练结束后，离线探索不同的学习率“衰减曲线”。

Ling-3.0-tiny-base与Ling-3.0-flash-base采用统一的训练方案。开发者可以先在Ling-3.0-tiny-base上低成本验证训练策略，再将有效方法扩展到规模更大的Ling-3.0-flash-base。

02.

Tiny主打低成本后训练

Flash强化代码和长上下文

Ling-3.0-tiny-base总参数量为7.9B，激活参数1.3B。其总参数量约为前代Ling-2.5-mini-base的一半，但在多数评测中取得了更高成绩，代码能力尤为突出。

▲Ling-3.0-tiny-base评测对比（图源：百灵大模型）

该模型适合开展代码领域的持续预训练、监督微调和后训练，用于预算敏感的强化学习Rollout与后训练研究，也可以用于高校教学、模型行为研究、MoE消融实验，还可针对具体行业和任务验证领域适配路线。

Ling-3.0-flash-base总参数量为124B，激活参数量为5.1B，具备更充足的参数容量与稀疏激活设计。模型在代码、复杂推理和长上下文方向表现突出。与总参数量约为其2至3倍的部分Base模型相比，其整体成绩仍具竞争力。

▲Ling-3.0-flash-base评测对比（图源：百灵大模型）

该模型可以作为大型代码库、专业推理和长流程Agent的训练底座，也适合金融、医疗、科研和工业等领域的持续预训练与后训练。

不过百灵提醒，Base Model并非已经完成指令对齐的聊天模型，不建议未经后训练便直接将其部署为面向终端用户的聊天服务，也不建议未经额外对齐和评估便用于安全关键型应用。用于生产环境前，还需要完成针对具体任务的后训练、评估和验证。

03.

结语：从开放模型权重

到开放训练关键节点

相比只开放完成后训练的模型，此次蚂蚁百灵进一步开放了预训练、中期训练和WSM合并三个阶段的checkpoints，为开发者提供了多个可继续训练的起点。

Tiny和Flash模型采用统一训练方案，也为模型训练提供了一条从小规模验证到大规模扩展的路径。未来，这些基座模型能否在代码、专业领域及强化学习研究中衍生出更多模型，将成为此次开源价值的重要检验，也期待后续有更多大模型厂商开放基座模型，为开发者提供更具可塑性的训练底座。

文章来自于"智东西"，作者 "杨京丽"。