Ling-3.0-tiny 开源：1.3B 激活参数模型进入实际任务

蚂蚁百灵正式开源原生混合推理模型 Ling-3.0-tiny，模型总参数为 7.9B，推理时仅激活 1.3B 参数，并提供 BF16、FP8 和 INT4 三种量化版本。该模型旨在以较少激活参数处理真实任务，开源动作于 2026 年 8 月 11 日通过 AIHOT 渠道发布。

此前开源模型多在总参数量上竞争，而 Ling-3.0-tiny 强调推理时仅激活 1.3B 参数，总参数达 7.9B，这种“原生混合推理”设计有望在保持性能的同时降低推理成本，为小参数量模型的开源生态提供新思路。

模型通过混合推理机制，在推理时只激活部分参数，从而减少计算量。总参数与激活参数差异大，意味着模型可能采用稀疏激活或专家路由等技术，在不对所有参数进行完整计算的前提下完成推理任务，以平衡效果与效率。

对于产品研发团队，该模型提供了更低推理成本的选项，尤其适合资源受限的端侧或实时场景。其 FP8 和 INT4 版本可进一步降低部署门槛，但实际效果需验证。

• 评估 Ling-3.0-tiny 在移动端或嵌入式设备上的部署可行性，利用其低激活参数特性降低单次推理成本。
• 针对对话或文本生成场景，测试 INT4 版本在保留核心能力的同时，优化内存占用。
• 对比现有开源模型，验证 Ling-3.0-tiny 在特定业务任务上的性价比，形成选型报告。

• Ling-3.0-tiny 的具体性能基准（如基准测试得分）未在证据中提供，实际任务表现未知。
• 模型的开源许可证类型及商用条款未说明，需确认使用限制。
• 混合推理机制的具体实现（如专家数量、路由策略）未披露，无法评估其通用性。