就像我年前提到的，Ring 1T 是个非常有潜力的推理模型，但在实际使用过程中也暴露出了一些问题：

• 推理过程比较耗费 Token，成本不低
• 输出的推理结果不太稳定，质量时好时坏
• 推理速度相对较慢，等待时间较长

在一些目标明确、问题确定的场景下，其实并不需要模型"深度思考"——这时候推理模型的开销反而成了负担。所以我开始寻找一个更适合这类场景的非推理备选方案，于是尝试了 Ling 1T。

Ling 1T 同样是个相对小众的模型，光看名字大概就能猜到和 Ring 1T 出自同一个团队。在 Hugging Face 上查了一下，果然，背后是 InclusionAI 这个团队。

Ling 实际上是一个系列模型，除了 1T 参数的旗舰版，还有专门面向代码场景的 Ling-Coder-Lite——后者才是我真正感兴趣的，但目前还没有线上部署，只能干看着，着实有些遗憾。

目前提供 Ling 1T 在线调用的平台，我知道的只有 ZenMux。顺带一提，官方主页上已经更新到了 Ling V2.5，但 ZenMux 上目前并没有看到对应的版本，不太清楚是还没上线还是我哪里没找对，有些疑惑。

上图是使用 Ling 1T 的 GitHub Copilot 插件的截图，从使用的角度上来说代码重构分析和优化都是能胜任的、效果也不错，后面具体说说使用体验。既然是 1T 量级的模型，参数规模本身已经足够大，在这个量级上纠结具体的数据量其实意义不大，更值得关注的还是实际使用体验。

我主要在两个地方使用这个模型：Claude Code 和 VSCode 的 GitHub Copilot 插件。 ZenMux 提供了 Copilot 插件的配置文档，按步骤操作即可，并不复杂，这里就不再重复了，直接参考官方文档就好。

好了，说说实际的体验吧。和 Ring 1T 相比，Ling 1T 最直观的提升是响应明显更快，在需要快速迭代的场景下体验好了不少。

在输出质量上，主观感受是 Ling 1T 相对 Qwen3 还是有一定优势的，至少在我的使用场景里如此。不过个人感觉如果不安排好比较详细的 Prompt，Ling 1T 的输出质量可能会有些波动，甚至有点“放飞自我”。好在我实际使用的几个场景里，整体质量还是比较稳定的，基本能满足日常需求。

另外值得一提的是请求的稳定性。这类相对小众的模型，在调用过程中没有遇到诡异的资源占用或奇怪的限速问题。可能是使用的人太少了，服务器压力不大？

总体来说，Ling 1T 是一个在特定场景下非常值得使用的模型，梳理一下我的使用结论：

1. 适合确定性场景：对于目标明确、不需要深度推理的任务，Ling 1T 的速度和稳定性比推理模型更有优势
2. 1T 的参数量打底，输出结果的质量基本能满足日常需求（这个参数量，我们普通用户是部署不起来了…）
3. 相比一些主流大模型，这类小众模型在调用稳定性上表现不错，也没有奇怪的额外开销
4. 需要注意的是，这个模型 MCP 的支持还是比较薄弱的，同时不支持搜索功能，所以在一些需要外部知识的场景下可能表现不如预期

如果你也在寻找性价比更高、适合特定场景的模型，同时又不想花太多时间在调优和维护上，Ling 1T 绝对是个不错的选择。