Ling-1T ने तोड़ा रिकॉर्ड! चीन का अब तक का सबसे शक्तिशाली AI मॉडल | China’s Most Powerful AI Model Yet – Ling-1T by Ant Group

Ling-1T एंटी ग्रुप (Ant Group) द्वारा प्रकाशित एक नवीनतम ओपन-सोर्स (open-source) भाषा मॉडल (Large Language Model, LLM) है, जिसे “ट्रिलियन-पैरामीटर” क्षमता के साथ प्रस्तुत किया गया है। यह मॉडल विशेष रूप से तर्कशक्ति (reasoning), गणित, कोडिंग, और जटिल बुद्धिमत्ता कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है।

इस लेख में हम विस्तार से जानेंगे — क्या दावा किया गया है, किन तकनीकों का उपयोग किया गया है, प्रदर्शन (benchmarks) का स्तर क्या है, इस जानकारी की पुष्टि कैसे करें तथा मॉडल के फायदे और सीमाएँ क्या हैं।

1. मॉडल की पृष्ठभूमि / Background

• Ant Group ने 9 अक्टूबर 2025 को Ling-1T और पूरे Ling AI परिवार (Ling, Ring, Ming) की घोषणा की।
• इस मॉडल को एक “flagship non-thinking model in the Ling family” के रूप में पेश किया गया है।
• Ant Group के X (पूर्व में Twitter) हैंडल पर कहा गया: इसका ओपन-सोर्स रिलीज़ Ant की “open and collaborative advancement” की दिशा का महत्वपूर्ण कदम है।

2. तकनीकी संरचना / Technical Architecture

a) Architecture: Ling 2.0 + Mixture-of-Experts (MoE)

• Ling-1T मॉडल को Ling 2.0 आर्किटेक्चर पर आधारित बताया गया है, जिसमें Mixture-of-Experts (MoE) तकनीक का उपयोग होता है।
• MoE डिज़ाइन में, पूरे मॉडल के सभी पैरामीटर सक्रिय नहीं रहते — बल्कि, सिर्फ़ एक छोटा हिस्सा सक्रिय किया जाता है (sparse activation)। लेखों में दावा है कि 1 ट्रिलियन पैरामीटर में से लगभग 50 अरब (50 B) सक्रिय होते हैं प्रति टोकन।

b) Mixed Precision / FP8 Training

• कई स्रोतों में यह उल्लेख है कि Ling-1T को FP8 mixed-precision तकनीक के साथ प्रशिक्षित किया गया है जिससे प्रशिक्षण गति बढ़े और संसाधन उपयोग कम हो।
• कुछ रिपोर्टों में यह दावा है कि इस तकनीक से 15% तक स्पीडअप संभव हुआ है।
• हालांकि, यह ध्यान देने योग्य है कि यह स्पीडअप दावा एक promotional claim हो सकता है — इसे independent benchmarking से ही पूरी तरह सत्यापित किया जाना चाहिए।

c) प्रारंभिक प्रशिक्षण डेटा (Pre-training Data)

• बताया गया है कि Ling-1T को 20 ट्रिलियन टोकन (20T tokens) से अधिक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया, विशेष रूप से “reasoning-dense” सामग्री पर ध्यान देते हुए।
• इस तरह का विशाल प्रशिक्षण डेटा मॉडल को व्यापक ज्ञान और तर्कशक्ति प्रदान करने में सहायक माना जाता है।

3. प्रदर्शन और बेंचमार्क / Benchmark Performance

a) AIME 2025 (गणित प्रतियोगिता)

• रिपोर्ट किया गया है कि Ling-1T ने 70.42% सटीकता (accuracy) प्राप्त की।
• इसके अनुसार, यह Google के Gemini-2.5-Pro के बराबर प्रदर्शन करने वाला मॉडल बताया गया है, और कई लेखों में कहा गया है कि यह OpenAI GPT-5, DeepSeek आदि से ऊपर है।
• विशेष रूप से SCMP रिपोर्ट में कहा गया है:

  “On AIME, Ling-1T achieved 70.42% accuracy … on par with Google’s Gemini-2.5-Pro and surpassing those from DeepSeek, OpenAI and Moonshot.”

लेकिन ध्यान दें: यह तुलना कई variables पर निर्भर करती है (prompting mode, token limit, evaluation setup) — इसलिए इसे promotional context में देखना चाहिए।

b) Code Generation और Software Engineering

• SCMP लेख में कहा गया है कि Ling-1T ने कोड जेनरेशन, सॉफ़्टवेयर विकास और जटिल तर्कशक्ति में अन्य मॉडलों को पीछे छोड़ दिया है।
• OrionAI ब्लॉग में दावा है कि Ling-1T ने GPT-5 और Claude जैसे मॉडलों को भी कोडिंग benchmarks में पीछे छोड़ा।

c) Ring-1T-preview और “Thinking” संस्करण

• एक मॉडल “Ring-1T-preview” है, जिसे “thinking version” (गहरी तर्कशक्ति वाली) कहा गया है।
• HuggingFace पर इसका मॉडल पेज मौजूद है — यह MIT लाइसेंस के तहत उपलब्ध है।
• वहाँ दावा किया गया है कि इस “thinking version” ने AIME 2025 में 92.6% स्कोर प्राप्त किया।

नोट: यह बहुत बड़ा प्रदर्शन jump है — इसलिए इसे सावधानी से देखें। यह संभव है कि यह “thinking mode” की तुलना या अलग evaluation setting में हो।

4. सत्यापन स्रोत / Verification Links

नीचे प्रमुख स्रोत दिए हैं जिनसे आप दिए गए दावों की पुष्टि कर सकते हैं:

प्रकार	स्रोत / विवरण
Ant Group का प्रेस रिलीज़	BusinessWire, Morningstar, AI TechPark आदि पर प्रकाशित सूचना
मीडिया रिपोर्ट / समाचार	SCMP की रिपोर्ट, Yahoo Finance आदि पर कवरेज
HuggingFace मॉडल पेज (Ring-1T-preview)	मॉडल विवरण, license, usage instructions
टेक ब्लॉग / विश्लेषण	OrionAI ब्लॉग, LinkedIn लेख आदि

आप ऊपर दिए गए लिंक पर क्लिक करके (या URL कॉपी करके) स्रोतों तक जा सकते हैं और मूल मॉडल कार्ड, रिपोर्ट, आंकड़े पढ़ सकते हैं।

5. लाभ, कमजोरियाँ और सावधानियाँ / Advantages, Limitations & Caveats

लाभ / Advantages

• ओपन-सोर्स मॉडल: मॉडल weights और কোड अधिकांशतः उपलब्ध हैं — जिससे शोधकर्ता / डेवलपर्स इसे अनुकूलित कर सकते हैं।
• उच्च प्रदर्शन: गणित, कोडिंग, तर्कशक्ति जैसे क्षेत्रों में यह कई दावों में अग्रणी बताया गया है।
• संसाधन दक्षता (Efficiency): MoE तकनीक और mixed-precision training से प्रदर्शन को बेहतर बनाने का प्रयास।
• रणनीतिक महत्व: चीन की AI प्रतिस्पर्धा को बढ़ावा, वैश्विक शोध समुदाय में योगदान।

कमजोरियाँ / Limitations

• सुरक्षा (Safety) और संयम (Alignment): ओपन-सोर्स मॉडल में प्रायः सुरक्षा नियंत्रण कम होते हैं — गलत या विरोधाभासी उत्तर देने की संभावना अधिक होती है।
• विशाल संसाधन आवश्यकताएँ: 1 ट्रिलियन पैरामीटर और बड़े context window जैसी क्षमताएँ चलाने के लिए भारी GPU / कम्प्यूटिंग संसाधन चाहिए होंगे।
• प्रमोशनल दावे: 70.42% AIME स्कोर, 15% speedup, 92.6% in Ring version — ये दावे कंपनी/ब्लॉग द्वारा किए गए हैं, लेकिन independent शोधों या थर्ड-पार्टी benchmarking द्वारा पूरी तरह पुष्ट नहीं हो पाए हैं।
• Comparison context: GPT-5, Gemini, DeepSeek आदि के साथ तुलना करते समय उस बेंचमार्क सेटअप, token limits, mode (thinking/non-thinking) आदि का बड़ा प्रभाव होता है।

Ling-1T एक महत्वाकांक्षी और उभरता हुआ ओपन-सोर्स AI मॉडल है, जिसमें तकनीकी नवाचार और प्रदर्शन दावों का मिश्रण है।

बहुत से दावे — जैसे MoE आधारित sparse activation, FP8 mixed-precision training, 20T+ token pre-training — विभिन्न स्रोतों द्वारा समर्थित पाए जाते हैं।
लेकिन तुलनात्मक प्रदर्शन दावे (GPT-5, Gemini आदि से बेहतर) को सच मानने से पहले independent benchmarking जरूरी है।