国产大模型最近真是百花齐放啊，卷到家了。

这不，蚂蚁最近也发布了他的万亿级开源大模型 Ling 1T，把大模型的数量级又拉升到了新的高度。

那**这个大模型到底好不好用呢？有什么特点呢？如何在线体验呢？如何在工作流和智能体中使用呢？**接下来这篇文章统统告诉你答案。

大模型特点

Ling 1T 主打在有限的输出长度内，快速给出高质量的答案。

以下是 Ling 1T 的测试数据，测试数据显示 Ling 1T 使用 4000 token 就可以实现 70.42% 的正确率，但 Gemini 2.5 Pro 需要 5000 tokens 才能达到相近效果。

这也体现了 Ling 1T 的特点：在有限的输出长度内，快速给出高质量的答案。

以下是 Ling 1T 在数学和代码方面的测试表现：

测试项分别是：美国数学邀请赛/全能数学/金融推理/优化数学/解决困难合成任务/特定领域知识任务/零样本学习和抽象推理等方面。

测试项分别是：综合性代码能力/竞争性编程/代码生成质量与实用性/代码编辑与修复/全栈开发/实时编程。

所以综合来看，Ling 1T 在数学和代码等方面的表现都处于行业顶尖水平了。

大模型在线体验

想要使用 Ling 1T 大模型也比较简单，直接访问官方体验地址：https://ling.tbox.cn/

就可以体验使用了。

如何在工作流中使用？

1. 访问 Ling 1T 官网，注册并绑定支付宝：https://ling.tbox.cn/open
2. 申请 API：这样每天就获取了 50W token 免费调用额度了。
3. 在智能体和工作流中添加 OpenAI 调用方式，设置 Ling 1T 信息：
   • Base Url：https://api.tbox.cn/api/llm/v1
   • API Key：你的 API Key

这样就可以直接使用了。

视频讲解

当然这里也提供了更直观的视频解析：

https://www.bilibili.com/video/BV1Va4EztEg7/

小结

Ling 1T 虽然是万亿大模型，但大模型响应的速度还是很快的，而且每天有 50W 的免费调用额度可以用，也算是比较良心了。趁还没收费，大家赶紧用起来吧。

特殊说明

以上内容来自我的《AI大模型应用开发》 系列课，这些课程为视频+图文版，深入浅出学习了大模型应用开发的各种技术，例如系统学习了 LangChain、N8N、Python、Spring AI、Spring AI Alibaba、LangChain4j、Dify、Agent、AI 实战项目、AI 常见面试题等，其中包含：MCP、Function Call、RAG（简单、原生、高级应用）、向量数据库（Milvus、RedisStack）、Prompt工程、多模态、向量数据库、嵌入模型、100+ AI 实战案例。手把手教你快速、系统掌握大模型应用开发的核心技术。

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