IT之家 11 月 9 日消息，据《科创板日报》报道，11 月 8 日，在 2025 年世界互联网大会・乌镇峰会前沿人工智能模型论坛上，蚂蚁集团平台技术事业群总裁骆骥表示，在算力方面，蚂蚁已部署万卡规模的国产算力集群，适配自研与各主流开源模型，训练任务稳定性超过 98%，训练与推理性能可媲美国际算力集群，并全面应用于安全风控领域的大模型训练与推理服务。

IT之家注意到，今年 3 月，蚂蚁集团 Ling 团队在预印版 Arxiv 平台发表技术成果论文《每一个 FLOP 都至关重要：无需高级 GPU 即可扩展 3000 亿参数混合专家 LING 大模型》，宣布推出两款不同规模的 MoE （混合专家）大语言模型 —— 百灵轻量版（Ling-Lite）与百灵增强版（Ling-Plus），并提出一系列创新方法，实现在低性能硬件上高效训练大模型，显著降低成本。

实验表明，其 3000 亿参数的 MoE 大模型可在使用国产 GPU 的低性能设备上完成高效训练，性能与完全使用英伟达芯片、同规模的稠密模型及 MoE 模型相当。

当前，MoE 模型训练通常依赖英伟达 H100 / H800 等高性能 GPU，成本高昂且芯片短缺，限制了其在资源受限环境中的应用。蚂蚁集团 Ling 团队提出“不使用高级 GPU”扩展模型的目标，通过创新训练策略，突破资源与预算限制。具体策略包括：架构与训练策略革新，采用动态参数分配与混合精度调度技术；升级训练异常处理机制，自适应容错恢复系统缩短中断响应时间；优化模型评估流程，自动化评测框架压缩验证周期超 50%；突破工具调用能力，基于知识图谱的指令微调提升复杂任务执行精度。