蚂蚁开源两款6B设计模型，能拆9个图层
两个模型都是 6B 参数、MIT 协议，Design 吃得下最长 8K token 的结构化提示词，Layer 把一张平面设计拆成 2 到 9 个 RGBA 图层，官方验证过的运行配置是单张 80GB 显存的显卡。
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四卡跑蚂蚁 Ling-3.0-flash，单请求出词提速 2.1 倍
并发为 1 的时候，卡住模型的常常是 CPU 那一侧的等待，显卡反倒闲着。SGLang 与蚂蚁把这些等待逐个拆掉，单请求每个 token 的耗时从 3.33 毫秒压到 0.78 毫秒。
万亿模型重启从8.8分钟压到32秒
蚂蚁与 SGLang 团队把量化后的权重常驻显存、让新进程零拷贝映射过去，省掉每次重启都要重做一遍的读盘和量化。模型越大，推理侧的成本账就越往运维那头挪。
蚂蚁数亿元押注机器人触觉脑
蚂蚁这次资金流向机器人的“指尖感”。戴盟把触觉传感器、物理交互数据和 10B 级世界模型绑在一起，试图让机器手先学会判断接触、滑动和受力。