Ant Group LingGuang 2.0 yordamchisini doimiy xotira funksiyasi bilan vazifalarni boshqarish uchun chiqardi

Ant Groupning jismoniy sunʼiy intellekt boʻlimi ochiq asosiy LingBot robot modellarining 2,2 milliondan ortiq yuklab olinganini va birinchi nashrdan beri toʻqqiz oy ichida GitHubda 33 000 dan ortiq yulduz toʻplaganini maʼlum qildi. Bu haqda Leiphone nashri 2026-yil 2-5-noyabr kunlari oʻtkazilgan Wuzhen Jahon internet konferensiyasi Summitida xabar berdi.

Kompaniya robotlarning aniqroq koʻrish, chuqur fikrlash va tez harakat qilish qobiliyatini yaxshilash uchun ishlab chiqilgan 2.0 versiyasidagi kompleks model liniyasini taqdim etdi. Ushbu liniya LingBot-Vision va LingBot-Depth 2.0 tasvirni anglash modellari, LingBot-Video va LingBot-World 2.0 dunyo bilan oʻzaro aloqa modellari, shuningdek, LingBot-VLA 2.0 va LingBot-VA 2.0 harakat modellarini oʻz ichiga oladi. Maqsad har bir konfiguratsiya uchun yangi 'miyaʼni oʻrgatish zarurati oʻrniga, bitta modelni turli robot turlari, vazifalar va sharoitlarda qayta ishlatish imkoniyatidir.

Kompaniyaning maʼlumotlariga koʻra, LingBot ishlari Physical Intelligence va Generalist AI loyihalari tomonidan iqtibos keltirilgan. Stanford universiteti tomonidan yaratilgan OpenWAM loyihasi LingBot-VA modulini moslashtirdi, koreysiya tadqiqot loyihasi FastOPD robotlar uchun yanada yengil siyosatlarni mashq qilish uchun LingBot-VLA dan oʻquv modeli sifatida foydalangan, EPFL esa LingBot-Map ni akvarium choʻqqilarini uch oʻlchovli rekonstruksiya qilish uchun qoʻlladi.

Asboblar jihatidan, LingBot-VLA va LingBot-VA Hugging Face ning LeRobot platformasiga moslashtirildi, LingBot-Vision timm vision skelet kutubxonasining asosiy tarmogʻiga integratsiya qilindi, LingBot-World esa vLLM va SGLang inferens dvigatellari tomonidan qoʻllab-quvvatlanadi. NVIDIA kompaniyasi LingBot-World ni ochiq kodli dunyo modellari inferens kutubxonasi FlashDreams ga kiritdi. Birinchi LingBot jismoniy modellar tanlovi oʻz onlayn dastlabki bosqichida 13 ta mamlakatdagi 648 ta universitet va kompaniyalardan 1 855 ta jamoa va 3 252 nafar ishtirokchini jalb qildi.

Summitda kompaniya Guoda Pharmacy bilan birgalikda real doʻkon bilan toʻldirilgan javob beruvchi farmatsiyani namoyish etdi. Robot 80 santimetr kenglikdagi yoʻlda ishlaydi va buyurtma olishdan tortib mahsulotlarni tanlash va topshirishgacha boʻlgan butun siklni qayta ishlaydi. Kompaniya bu tizim allaqachon Shanghaydagi bir nechta Guoda Pharmacy doʻkonlarida ishlayotganini, farmatsevtlar oʻrniga buyurtmalarni toʻldirish boʻyicha takrorlanuvchi ishni bajarayotganini, mahsulotlar tashkil etilishi yoki doʻkon rejalashtirilishida hech qanday oʻzgarishlarsiz eʼlon qildi.

Farmatsiyalardan tashqari, jamoa hamkorlar bilan sanoat yuklash va logistikani saralashni sinovdan oʻtkazmoqda, bir nechta robot ishlab chiqaruvchilarining uskunasida bitta 'miyaʼning ishlashini tekshiryapti. Bundan tashqari, Yaqin Sharqda chakana savdo, logistika va mehmonxonachilik sohalarida qoʻllanilishni oʻrganish maqsadida Arab Federatsiyasi bilan hamkorlik toʻgʻrisida tushunish bitimi imzolandi.

Ant Group ning katta til modeli Ling jamoasi Ling-3.1-flashning yangilangan versiyasi boʻlgan Ling-3.1-flash-1019 ni chiqarib berdi, shuningdek, shu bilan birga Ling-3.1-flash-base deb nomlangan asosiy oldindan oʻqitilgan modelni ham eʼlon qildi. Ikkala versiya ham MIT litsenziyasi ostida Hugging Face platformasida mavjud.

Ling-3.1-flash-1019 arxitekturasi oʻz avvalgisining xususiyatlarini saqlab qoldi: bu Mixture-of-Experts chiziqli mexanizmi bilan gigrid tuzilish boʻlib, taxminan 560 milliard parametrga ega va token boʻyicha taxminan 25 milliard faol parametrga ega, shuningdek, bir million tokenli kontekst oynasiga ega. Model tavsifotiga koʻra, stekda 63 ta KDA chiziqli diqqat qatlami va 9 ta boshqariladigan MLA qatlami mavjud boʻlib, ularning ichida 512 ta yoʻnaltirilgan ekspertlar bor va ulardan 8 tasi bir vaqtda faollashadi. Ushbu nashrdagi asosiy oʻzgarish qoʻshimcha keyingi oʻqitish bilan bogʻliq boʻlib, u mantiqiy fikrlashni, vositalardan foydalanishni va koʻp bosqichli vazifalarni bajarishni yaxshilashga qaratilgan.

Uchinchi tomon sunʼiy tahlil indeksi Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 ga koʻra, yangi versiya 44 ball olgan, bu oldingi nashrdan uch ball yuqori. Qolgan koʻrsatkichlar Ant tomonidan eʼlon qilingan natijalardir. Jamoa AA-Briefcase testidagi balli, bu bilim boʻyicha kompleks test, taxminan 1400 dan 1524 Elo gacha oshgani, shuningdek, GDPval-AA koʻrsatkichi taxminan 1618 dan 1644 Elo gacha oshgani haqida maʼlumot berdi. Bundan tashqari, jarayonlarni avtomatlashtirish AutomationBench-AA 62% dan 68% gacha yaxshilandi, ilmiy muammolarni hal qilish esa oshdi: CritPt 18% dan 26% gacha, SciCode esa 54% dan 57% gacha koʻtarildi.

Asosiy model ishlab chiquvchilar uchun yanada muhimroq qoʻshimcha hisoblanadi. Ant Ling-3.1-flash-base ning oʻz testlari asosida bilimlarni, mantiqiy fikrlashni, kodlashni, matematikani va uzun kontekstni qamrab oluvchi sakkiz sohada DeepSeek-V4-Pro-Base va MiMo-V2.5-Pro-Base dan 32 ta baholanganligini daʼvo qilmoqda. Ogʻirliklar BF16 formatida chiqarilgan, bu jamoalarga qoʻshimcha oldindan oʻqitish, soha boʻyicha moslashtirish va oʻz mahsulotlarini keyingi oʻqitishni amalga oshirish imkonini beradi.

Ant ushbu nashrni chat-botlar emas, balki shaxsiy agentlar konsepsiyasi atrofida joylashtiradi. Yangilanish AI-yordamchi ilovasi Ant LingGuang 2.0 shaxsiy yordamchi sifatida qayta joylashtirilganidan bir kun keyin paydo boʻldi, u foydalanuvchi dialogni yakunlagandan soʻng ham vazifalar ustida ishlashni davom ettira oladi, sessiyalar orasidagi xotira, uzoq muddatli vazifalarni rejalashtirish va ajratilgan bulutli hostingdan foydalanadi. Jamoa keltirgan misollar ob-havo va sayohatdan oldin bron qilishni kuzatish yoki mahsulot narxlarini belgilangan byudjetga nisbatan monitoring qilishni oʻz ichiga oladi. Shuningdek, jamoa tasvirni va tilni tanib olish qobiliyatiga ega boʻlgan Ling-3.1-flash-VL variantini oʻrgatganini maʼlum qildi, u allaqachon LingGuang ichida ishlatilmoqda va keyinchalik jamoatchilikka chiqariladi.

Model kartasida koʻrsatilgan xizmat koʻrsatish uchun tavsiya etilgan konfiguratsiyalarda GPU bilan sakkiz ta tugunlarda SGLang va vLLM sanab oʻtilgan.

Ant Group kompaniyasi 20-oktabrda Ming-3.0 nutq modellarining oilasini chiqarib, nutq sintezi, audio tushunish, dialog yuritish va nutqni tanishish sohalarida foydalanish uchun beshta model taqdim etdi. Ishlab chiquvchilar bu modellar bilan alohida ishlatish yoki ularni ovozga asoslangan ilovalarga integratsiya qilish imkoniyatiga ega.

Matndan nutqqa aylantirish modellarida yozuv namunalari asosida ovozni klonlash, shuningdek, tabiiy til orqali tavsiflar yordamida ovoz dizaynini amalga oshirish mumkin. Foydalanuvchilar nutq yetkazilishini hissiy rang, urgʻu va surʼat kabi parametrlar koʻrsatilgan holda boshqarishi mumkin.

Audio modellar uzoq yozuvlarni transkriptiya qilish, umumlashtirish va tahlil qilish qobiliyatiga ega boʻlib, shu bilan birga gapiruvchilar, ularning his-tuygʻulari va fon shovqinlari haqidagi maʼlumotlarni saqlab qoladi. Ant bu modellar allaqachon Afu sogʻliqni saqlash ilovasi, Alipay qidiruvi va kompaniyaning ichki ofis vositalari kabi xizmatlarga integratsiya qilinganini maʼlum qildi.