作者｜冰拿铁

编辑｜星奈

媒体｜AI大模型工场

又到了春节假期，全网博主都在教你用AI写春联、做祝福视频、生成拜年梗图时，我，决定当那个最心机的girl，教你趁着这段难得的空闲，完成一场弯道超车，用AI工具偷偷卷死你的同学和同事！

我的秘密武器，就是刚刚开源的 Ring-2.5-1T，全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数推理模型，这个title瞬间吸引了我，在第一时间抢先试用后，我觉得很有意思：

它不是又一个参数庞大的聊天机器人，而是专注于深度思考、高效执行，并能持续推进复杂长程任务的“聪明理工男”。

所以，我决定不和他聊风花雪月、诗词歌赋，而是让他帮我解奥数题、写爬虫、设计系统架构，甚至从零开始构建一个操作系统！

话不多说，我们直接进入实测。

01

能解顶级奥数题、不掉坑的人间清醒

测试一个模型是否真的聪明，首先是看它能否避开人类常识中的陷阱，进行严谨、周全的推理。许多AI在面对复杂问题时，容易给出看似合理实则荒谬的答案。

比如最近，一道“洗车难题”在网上爆火，成为了大模型的“照妖镜”：“洗车店离我家只有100米，我是走路去还是开车去更划算？”许多模型看到“100米”、“5分钟”和“划算”，会立刻开始计算步行的体力消耗、开车100米的油费，然后得出“走路更划算”的荒谬结论。

妈呀大姐，车不去店里，怎么洗？

同样的问题抛给Ring-2.5-1T。它的回答我很满意，没掉坑，而是一针见血地指出：“如果洗车店不提供上门取车服务，你的车必须到店里才能洗！”

在确立了这个逻辑原点后，它才系统地分析了四种可行方案：专门开车、步行侦察后开车、预约取送、顺路清洗，并等多维度进行了理性对比。

不错不错，为啥Ring-2.5-1T没踩坑？

在我看来，这与它独特的训练方式有关，我注意到Ring-2.5-1T采用了“密集奖励”机制，对推理链条上的每一步逻辑都进行评判和优化，而不仅仅是看最终答案的对错，就像一位严苛的教练，不仅看你最终是否进球，还纠正你的每一个传球、跑位姿势。结果就是，它的思考链异常扎实，不易掉坑。

难度升级，来一道硬核数学题：“已知(x+3)n的x2项系数为81k，求最小正整数k”

这道题看似简洁，实则是奥数竞赛中典型的“思维拦路虎”，它不仅要求解题者熟练运用高阶数学定理进行层层推导，更需要在每一步变换中反复验证逻辑的等价性与严密性，题目中暗设多处陷阱，即便是高手，也容易踩坑满盘皆输。

来看看表现！模型迅速建立方程并求解，得出正确答案 k=15，这种秒解奥赛题的精准与速度，同样得益于其训练过程中的密集奖励机制，让其每一步都推理严谨，做到“步步为营”“步步为赢”。

不仅如此，面对最顶尖的奥数挑战，Ring同样能展现出降维打击般的洞察力。

为了进一步验证Ring在极端抽象问题上的“深度思考”能力，我决定祭出一道被称为“传奇”的奥数题——1988年国际数学奥林匹克竞赛（IMO）第6题！

仅用时54.72秒，Ring的回复便清晰地显示在屏幕上。

它首先准确地识别出：“已知经典问题（来自IMO 1988等），常用‘Vieta jumping’或‘无穷递降’方法。” 一句话，就抓住了这道题在数学竞赛史上的地位与核心解法。

这个回答却极具分量。它并非简单地复现一个复杂计算，而是在极短时间内，完成了对问题本质的洞察、对经典解法的精准调用，并梳理出无懈可击的逻辑脉络。

“Vieta jumping”是这道题标志性的、精妙的技巧，Ring不仅知道，更能流畅地阐述其如何应用于反证和无穷递降的框架中。

这种数学竞赛上达到金牌水平的推理能力，我来点个赞！

02

666还有第二关：长程任务执行力大比拼

不过，在我看来，思考能力很重要，但能否将思考转化为实际行动，执行漫长而复杂的任务，才是检验AI能否真正“干活”的关键。

在研究技术路径后，我发现，Ring通过混合线性注意力架构解决了生成长文本的效率瓶颈，又通过大规模智能体强化学习训练出了规划执行能力，让我很是期待。

让我测试以下它与智能体框架的协作。

在接入OpenClaw后，我只需说“帮我搜索几篇关于LLM Infra的最新文章”“整理摘要”，它就能自动规划任务：执行网络搜索、筛选高质量信源、提取核心内容，最后生成结构清晰的摘要。整个过程无需我干预，它能自己调用工具、处理信息、交付结果。

再来个更具体的编程任务是：“用Python编写爬虫，抓取百度百科页面，提取文本、内部链接，并统计高频名词。”

Ring生成的代码精准而健壮，我特意请我司程序员同学看了，他说几乎直接就能跑，展示了一种“指哪打哪”的精准执行力！

接下来是两个硬核挑战，真正考验其系统级编程和复杂任务规划能力。

请用 x86 汇编语言和 C 语言编写一个最小操作系统的代码，要求如下：

1，系统启动流程：

-使用GRUB作为引导加载程序，遵循Multiboot标准

-编写 boot.asm 汇编文件设置基本的 CPU模式(32位保护模式) -从汇编跳转到 main.c的 kernel_main 函数

2，核心功能实现：

-屏幕输出：实现简单的字符显示功能(如清屏，打印字符串) -中断处理：设置基本的 GDT 和 IDT，处理键盘输入中断 -内存管理：实现最基本的内存分页初始化键盘支持：能够接收键盘输入并回显到屏幕

3，代码结构：

-提供完整的 linker.ld 链接脚本

-提供 Makefile 用于编译和生成 ISO 镜像每个关键函数都要有清晰的注释说明

4，代码要求：

- 确保代码简洁，模块化，避免不必要的复杂性 -优先实现可工作的最小功能集 -为后续扩展预留接口

请先输出完整的代码文件列表和简要说明，然后提供每个文件的完整代码。生成的所有代码必须能直接编译运行，并给出具体的编译和测试方法。你需要保证可以使用qemu来实际运行这个操作系统

面对这个极为复杂的任务，它没有敷衍，而是依次执行，完美交付，整个过程，它像一位头发不多的资深工程师，完成了从规划、实现到调试的全流程。

这背后的秘籍其实很简单，在真实环境中练习，才能学会真实执行。 Ring通过大规模全异步智能体强化学习，在模拟的真实世界任务中进行了海量练习，就像飞行员在模拟器中经历各种复杂情况，最终上天也从从容容、游刃有余。

因此，它面对“编写操作系统”或“设计技术栈”这类多步骤、长周期的开放任务时，能自然而然地展现出规划、分解、执行和调试的全套能力，而不是简单地堆砌代码片段，也能更听得懂人话。

随后，我让它基于这个“TinyOS”继续丰富功能。它又能理解上下文，继续执行，这种承接上下文、持续演进开发的能力，正是长周期任务执行的体现。

值得一提的是，让大家感兴趣的是，为什么Ring能如此流畅地处理这些需要生成数千甚至上万token代码的复杂任务，不宕机、不卡壳，也不至于“挤牙膏输出”？

核心在于混合线性注意力架构。它将大部分注意力层替换为计算高效的线性注意力，只保留少量层进行精读。这就像阅读一本巨著时，大部分内容快速浏览，只在关键处仔细研读，详略得当！

数据显示，这种架构使得 Ring-2.5-1T 在处理超长序列时，内存访问开销降低超过10倍，生成吞吐量提升逾3倍。这意味着，进行长时间、高密度的“思考-输出”循环变得实际可行。

03

最后，让Ring做我的“产品经理”

而进一步测试后我发现，Ring的能力不止于解决既定问题，更在于它能理解模糊需求，进行创造性构思，并持续迭代。这使得它能够扮演更高层级的角色，成为用户解决系统性问题的伙伴。

我提出了一个开放性产品构想：“我想做一个过年相亲约会应用，用户登录后填写基本信息、MBTI和价值观问卷，就能看到匹配度。帮我做个网页。” 这是一个典型的“想法很模糊”的需求。

面对这个模糊的需求，Ring-2.5-1T 的第一步就展现了产品化思维，它生成了一个包含登录、多页信息表单和结果展示区的完整前端原型，而在我进行反馈哪里不够满意时，他也能听人劝吃饱饭，进行修改。

在这个过程中，它扮演了一个反应迅速、执行力强的“产品副驾”，能将模糊概念快速转化为可交互原型，并依据反馈迭代优化！

这让我感慨，它把从前需要反复搜索、多方咨询、漫长调试的复杂任务，压缩成了一个清晰、连贯的“思考-执行”闭环。使用它，你不会有在和机械程序对话的割裂感，更像是在与一个思维缜密、知识渊博且不知疲倦的伙伴进行脑力协同。

最后，我抛出一个架构师级别的问题：“为一家初创公司设计技术栈，要求低成本、高扩展，能支持百万人同时在线聊天。”

可见，Ring-2.5-1T 给出了一个扎实且专业的方案，展示了将抽象业务目标转化为可行技术蓝图的系统思维。

经过这一系列从逻辑陷阱到代码工程，再到产品架构的深度测试，Ring-5-1T给我的感受是：

它最厉害的地方在于，第一次打破了“模型超级聪明”“长线程执行”“交付快”的不可能三角，把这几样最重要的能力，实实在在地打包在了一起，并且免费开源给大家用。有了它，开发那些需要复杂思考和长时间执行的AI应用，就变得简单多了，无论是个人开发者还是小团队，都能更容易地撬动生产力，弯道超车，尤其是对科研人、自媒体人，是生产力神器！

这个春节，当别人还在吃瓜、聚会，你已经拥有了一个可以并肩作战的万亿参数“外脑”。快和我一起，马上上手使用吧！