一、初见Ling Studio
2026年2月13日,百灵大模型正式发布并开源了首个混合线性架构的万亿参数思考模型Ring-2.5-1T。这款模型不仅在IMO 2025数学竞赛中斩获金牌水平，在CMO 2025中更是取得105分的优异成绩，远超金牌线78分。作为一名技术爱好者，我第一时间体验了搭载Ring-2.5-1T的Ling Studio平台，这篇文章将手把手带你领略它的强大能力。
一分钟进入Ling Studio
访问 ling.tbox.cn/chat ，首页映入眼帘的是简洁优雅的对话界面。与传统聊天模型不同，Ling Studio将"深度思考"作为核心卖点——这不是营销话术，而是实实在在的技术突破。
界面左侧可以看到几个关键区域：
- 通过API接入：提供接口文档快速上手
- 更多办公场景创作：与 Tbox 智能体 一起办公、学习
- 模型配置：包括"模型技能"、"工具"等
点击下面的模型选择下拉菜单，会看到当前默认使用的是"Ling-2.5-1T"模型。这就是本次体验的主角。
Tbox主对话框的新成员
值得一提的是，最新的Ling大模型已经上架到Tbox主对话框（tbox.cn）。Tbox不再只是之前的智能体搭建平台，而是升级为超级智能体生态，类似扣子空间的定位。在Tbox首页，你可以直接与Ling模型对话，并快速切换到PPT制作、文档生成、图像创作、应用开发等场景。
二、核心功能深度体验
功能一：深度思考模式
Ring-2.5-1T最大的亮点就是"深度思考"能力。不同于普通模型的快速响应，Ring-2.5-1T会展示完整的思考过程，就像看一位数学家在草稿纸上推演。
实战案例：解决高难度数学题
我向Ling Studio提出了一道数学竞赛题：
题目：设a、b、c为正实数，满足a+b+c=3，求证：
1/(1+a²) + 1/(1+b²) + 1/(1+c²) ≥ 3/2
提交问题后，模型的回复方式让我眼前一亮。它没有直接给出答案，而是展开了一段长达数百字的思考过程：
这种"显式思考"的能力，来源于Ring-2.5-1T在强化学习训练中引入的dense reward机制，能够反馈思考过程的严谨性。在实际使用中，这种特性非常适合：
- 学习复杂的数学物理推导
- 理解算法的设计思路
- 进行代码调试分析
功能二：长程代码执行
相比数学推理，Ring-2.5-1T在代码生成和长程执行上的表现更加惊艳。官方案例中，模型在Claude Code中连续运行2小时8分钟，从零开发了一个包含GRUB引导、中断处理、内存管理的TinyOS操作系统。
我决定测试一个更贴近实际工作的场景：开发一个带后端接口的任务管理系统。
实战流程：
在Ling Studio中输入需求：
请帮我开发一个任务管理系统，要求：
1. 前端使用React + TypeScript，界面简洁现代
2. 后端使用Node.js + Express，提供RESTful API
3. 数据存储使用SQLite
4. 功能包括：任务增删改查、状态切换、优先级设置、截止日期提醒
5. 给出完整可运行的代码和部署说明
模型首先给出了项目结构规划：
task-manager/
├── backend/
| ├── config/
| │ └── database.js
| ├── controllers/
| │ └── taskController.js
| ├── models/
| │ └── Task.js
| ├── routes/
| │ └── taskRoutes.js
| ├── services/
| │ └── reminderService.js
| ├── .env
| ├── server.js
| └── package.json
├── frontend/
| ├── public/
| ├── src/
| │ ├── api/
| │ │ └── taskApi.ts
| │ ├── components/
| │ │ ├── TaskForm.tsx
| │ │ ├── TaskItem.tsx
| │ │ └── TaskList.tsx
| │ ├── context/
| │ │ └── TaskContext.tsx
| │ ├── types/
| │ │ └── task.ts
| │ ├── App.tsx
| │ ├── index.tsx
| │ └── index.css
| ├── package.json
| └── tsconfig.json
└── README.md
然后开始逐个文件生成代码。关键文件实现:
更重要的是，当我询问"如何添加用户认证功能"时，模型能够理解上下文，基于已有代码进行增量开发，而不是重新生成整个项目。这种"长程执行"和"上下文理解"能力，正是Ring-2.5-1T的核心优势。
实际部署测试：
功能三：技能定制—打造专属AI助手
Ling Studio提供了"模型技能"功能，允许用户通过自定义系统提示词，将通用模型调教成领域专家。这类似给模型设定人设和工作流程。
点击界面右侧的"模型配置"按钮，可以看到当前已有的预设技能：
- 网页生成：一句话生成简单静态网页
- 灵光风格回复：让回复更优美、富有文采
- 技术文档写作：高质量的内容创作助手
我决定创建一个新技能："代码审查专家"。
创建自定义Skill实战：
在系统提示词区域，点击"添加技能"（假设有此功能，或通过替换已有技能实现），输入以下Prompt：
你是一位有20年经验的资深代码审查专家，精通Python、JavaScript、Go等多种语言。
审查代码时，你需要关注：
1. 代码规范：命名、格式、注释
2. 性能问题：时间复杂度、内存泄漏
3. 安全漏洞：SQL注入、XSS攻击
4. 可维护性：模块化、重复代码
5. 边界条件：异常处理、边界值
输出格式：
【严重问题】- 必须修复的bug或安全漏洞
【建议优化】- 提升代码质量的建议
【值得肯定】- 代码中做得好的地方
语气专业但友好，给出具体的修改示例。
保存后，我测试了这个技能。提交一段存在安全问题的登录验证代码：
def login(username, password):
query = f"SELECT * FROM users WHERE username='{username}' AND password='{password}'"
result = db.execute(query)
return result
模型立即识别出SQL注入风险，给出了详细的分析和修复方案：
【严重问题】- 必须修复的bug或安全漏洞
问题分析：
- 直接字符串拼接：使用f-string直接将用户输入拼接到SQL查询中，没有任何防护措施
- 可被利用的示例：
- 输入用户名：admin' --
- 输入任意密码
- 生成的SQL：SELECT * FROM users WHERE username='admin' --' AND password='anything'
- --是SQL注释符号，会注释掉后续条件，使密码验证失效
- 后果：攻击者可以绕过登录验证，获取管理员权限，窃取数据库数据，甚至控制整个系统
修复方案：
def login(username, password):
# 使用参数化查询（预编译语句）防止SQL注入
query = "SELECT * FROM users WHERE username = ? AND password = ?"
# 执行参数化查询
result = db.execute(query, (username, password))
# 验证结果
if result.fetchone():
return {"success": True, "user": result.fetchone()}
else:
return {"success": False, "message": "用户名或密码错误"}
【建议优化】
- 密码应该存储hash值而非明文
- 建议使用ORM框架如SQLAlchemy避免手写SQL
【值得肯定】代码中做得好的地方
- 函数封装：将登录逻辑封装在函数中，符合模块化设计原则
- 清晰的命名：login、username、password等命名清晰表达意图
- 简洁性：代码结构简洁，没有不必要的复杂性
这个自定义技能让我可以在日常开发中快速进行代码自查，大大提升效率。
三、隐藏玩法挖掘：Ling Studio的进阶技巧
玩法一：多模态技能组合—文档到PPT的自动化链路
Ling Studio本身专注于对话能力，但结合Tbox的文档和PPT功能，可以打造出强大的工作流。
场景：将技术文档转化为演讲PPT
第一步：在Ling Studio中生成结构化文档内容
请帮我写一篇关于"微服务架构"的技术分享文档，包括：
1. 什么是微服务
2. 与单体架构的对比
3. 核心技术栈（Spring Cloud/Dubbo）
4. 实施挑战与解决方案
5. 案例分析
要求：每个章节包含要点和详细说明，适合转成PPT形式
模型生成了完整的文档内容，每个章节都有清晰的要点列举。
第二步：切换到Tbox主对话框
在Tbox首页（tbox.cn），点击PPT功能入口，将刚才生成的文档内容粘贴进去，并补充指令：
将以上内容制作成商务风格的演讲PPT，要求：
- 每页内容不超过5个要点
- 使用蓝色科技主题
- 添加合适的图表和配图
生成的流程如下图：
再PPT的生成过程中，其实可以发现，再整个过程是被拆解为多个步骤，每一个步骤由不同的角色完成的。
Tbox会调用底层的生成能力，自动完成排版、配色、甚至图表绘制。几分钟后，一份精美的PPT就生成了。
这种"Ling Studio负责内容创作 + Tbox负责形式呈现"的组合，让我可以在30分钟内完成原本需要半天的工作。
玩法二：创建专属知识库—让Ling成为你的领域专家
虽然Ling Studio界面上没有直接的"知识库上传"功能，但我们可以通过巧妙的方式实现类似效果。
方法：在对话开始时注入领域知识
假设我需要Ling帮我处理Python异步编程相关的问题，我可以先发送一条"知识注入"消息：
接下来我会向你咨询Python异步编程的问题。以下是一些关键概念：
【asyncio事件循环】
asyncio是Python标准库，通过事件循环管理协程执行……
【async/await语法】
async def定义协程函数，await用于等待异步操作……
【常见陷阱】
1. 忘记await导致返回协程对象而非结果
2. 在同步函数中调用异步函数
3. 事件循环嵌套问题
请基于以上知识回答后续问题。
后续的对话中，模型会参考这些信息给出更精准的回答。虽然每次新建对话都需要重新注入，但配合"最近对话"功能，可以重复利用已有会话。
四、与Tbox深度联动
场景一：文档智能处理
Tbox的文档功能不仅限于简单的文本生成，结合Ring-2.5-1T的理解能力，可以实现更复杂的文档处理任务。
案例：合同条款风险分析
在Tbox的文档功能中，上传一份租赁合同（假设功能支持），然后在Ling Studio中输入：
请分析刚才上传的租赁合同，重点关注：
1. 对租户不利的条款
2. 责任划分不明确的地方
3. 违约金计算方式是否合理
4. 提前解约的条件
模型会逐条分析合同内容，给出专业的法律风险提示。
【截图23：Tbox文档分析功能界面】
场景二：数据可视化
Tbox支持生成可视化页面。我们可以让Ling Studio先处理数据，再由Tbox完成可视化。
步骤：
- 在Ling Studio输入：
请分析以下任务管理数据，给出月度任务趋势、负责人任务对比和 任务优先级分析（附上CSV数据） - 模型输出结构化的分析结果和图表建议
- 将分析结果发送到Tbox的"可视化页面"功能
- Tbox自动生成交互式图表
场景三：应用快速原型
Tbox的"应用"功能允许用户创建简单的Web应用。结合Ling Studio的代码生成能力，可以实现想法的快速验证。
案例：制作一个BMI计算器应用
在Ling Studio中：
请生成一个BMI计算器的HTML+JavaScript代码，要求：
- 输入身高（cm）和体重（kg）
- 自动计算BMI值
- 根据结果显示健康建议（偏瘦/正常/超重/肥胖）
- 界面美观，使用渐变色背景
下面是代码：
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>BMI计算器 - 健康助手</title>
<style>
* {
margin: 0;
padding: 0;
box-sizing: border-box;
font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;
}
body {
min-height: 100vh;
background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
padding: 20px;
}
.container {
background: rgba(255, 255, 255, 0.95);
border-radius: 20px;
box-shadow: 0 15px 35px rgba(0, 0, 0, 0.2);
padding: 40px;
width: 100%;
max-width: 500px;
text-align: center;
}
h1 {
color: #333;
margin-bottom: 10px;
font-size: 2.5rem;
background: linear-gradient(90deg, #667eea, #764ba2);
-webkit-background-clip: text;
-webkit-text-fill-color: transparent;
background-clip: text;
}
.subtitle {
color: #666;
margin-bottom: 30px;
font-size: 1.1rem;
}
.input-group {
margin: 20px 0;
text-align: left;
}
label {
display: block;
margin-bottom: 8px;
color: #555;
font-weight: 500;
}
input {
width: 100%;
padding: 15px;
border: 2px solid #e0e0e0;
border-radius: 10px;
font-size: 1.1rem;
transition: border-color 0.3s;
}
input:focus {
outline: none;
border-color: #667eea;
box-shadow: 0 0 0 3px rgba(102, 126, 234, 0.2);
}
button {
width: 100%;
padding: 15px;
margin-top: 20px;
background: linear-gradient(90deg, #667eea, #764ba2);
color: white;
border: none;
border-radius: 10px;
font-size: 1.2rem;
font-weight: 600;
cursor: pointer;
transition: transform 0.2s, box-shadow 0.2s;
}
button:hover {
transform: translateY(-2px);
box-shadow: 0 5px 15px rgba(0, 0, 0, 0.2);
}
button:active {
transform: translateY(0);
}
.result {
margin-top: 30px;
padding: 20px;
border-radius: 10px;
display: none;
}
.bmi-value {
font-size: 3rem;
font-weight: 700;
margin: 10px 0;
}
.bmi-category {
font-size: 1.5rem;
font-weight: 600;
margin: 10px 0;
}
.bmi-advice {
color: #666;
line-height: 1.6;
margin-top: 15px;
}
.category-underweight {
background: linear-gradient(135deg, #a1c4fd 0%, #c2e9fb 100%);
color: #0066cc;
}
.category-normal {
background: linear-gradient(135deg, #d4fc79 0%, #96e6a1 100%);
color: #009900;
}
.category-overweight {
background: linear-gradient(135deg, #f6d365 0%, #fda085 100%);
color: #cc6600;
}
.category-obese {
background: linear-gradient(135deg, #f093fb 0%, #f5576c 100%);
color: #cc0000;
}
.bmi-scale {
display: flex;
justify-content: space-between;
margin-top: 30px;
position: relative;
}
.bmi-scale::before {
content: '';
position: absolute;
top: 20px;
left: 0;
right: 0;
height: 8px;
background: linear-gradient(90deg, #a1c4fd, #d4fc79, #f6d365, #f093fb);
border-radius: 4px;
z-index: 1;
}
.scale-point {
width: 20px;
height: 20px;
border-radius: 50%;
background: white;
border: 3px solid #ccc;
position: relative;
z-index: 2;
}
.scale-label {
position: absolute;
top: 45px;
transform: translateX(-50%);
font-size: 0.8rem;
color: #666;
}
.scale-point:nth-child(1) { left: 0%; }
.scale-point:nth-child(2) { left: 25%; }
.scale-point:nth-child(3) { left: 50%; }
.scale-point:nth-child(4) { left: 75%; }
.scale-point:nth-child(5) { left: 100%; }
.scale-label:nth-child(6) { left: 0%; }
.scale-label:nth-child(7) { left: 25%; }
.scale-label:nth-child(8) { left: 50%; }
.scale-label:nth-child(9) { left: 75%; }
.scale-label:nth-child(10) { left: 100%; }
@media (max-width: 600px) {
.container {
padding: 30px 20px;
}
h1 {
font-size: 2rem;
}
}
</style>
</head>
<body>
<div class="container">
<h1>BMI计算器</h1>
<p class="subtitle">输入您的身高和体重，了解您的健康状况</p>
<div class="input-group">
<label for="height">身高 (cm)</label>
<input type="number" id="height" placeholder="例如：175" min="1" step="0.1">
</div>
<div class="input-group">
<label for="weight">体重 (kg)</label>
<input type="number" id="weight" placeholder="例如：70" min="1" step="0.1">
</div>
<button onclick="calculateBMI()">计算BMI</button>
<div id="result" class="result">
<div class="bmi-value" id="bmiValue">22.5</div>
<div class="bmi-category" id="bmiCategory">正常范围</div>
<div class="bmi-advice" id="bmiAdvice">
您的BMI在正常范围内，继续保持健康的生活方式！
</div>
</div>
<div class="bmi-scale">
<div class="scale-point"></div>
<div class="scale-point"></div>
<div class="scale-point"></div>
<div class="scale-point"></div>
<div class="scale-point"></div>
<div class="scale-label">偏瘦 <br> < 18.5</div>
<div class="scale-label">正常 <br> 18.5-24</div>
<div class="scale-label">超重 <br> 24-28</div>
<div class="scale-label">肥胖 <br> ≥ 28</div>
</div>
</div>
<script>
function calculateBMI() {
// 获取输入值
const heightInput = document.getElementById('height');
const weightInput = document.getElementById('weight');
const height = parseFloat(heightInput.value);
const weight = parseFloat(weightInput.value);
// 验证输入
if (isNaN(height) || isNaN(weight) || height <= 0 || weight <= 0) {
alert('请输入有效的身高和体重值');
return;
}
// 转换为米
const heightInMeters = height / 100;
// 计算BMI
const bmi = weight / (heightInMeters * heightInMeters);
// 显示结果
const resultDiv = document.getElementById('result');
const bmiValueElement = document.getElementById('bmiValue');
const bmiCategoryElement = document.getElementById('bmiCategory');
const bmiAdviceElement = document.getElementById('bmiAdvice');
// 设置BMI值（保留一位小数）
bmiValueElement.textContent = bmi.toFixed(1);
// 根据BMI值确定类别和建议
let category, advice, categoryClass;
if (bmi < 18.5) {
category = "偏瘦";
advice = "您的体重偏轻，建议增加营养摄入，适当进行力量训练，保持健康体重。";
categoryClass = "category-underweight";
} else if (bmi < 24) {
category = "正常范围";
advice = "您的BMI在正常范围内，继续保持健康的生活方式！均衡饮食，适量运动。";
categoryClass = "category-normal";
} else if (bmi < 28) {
category = "超重";
advice = "您的体重偏重，建议增加运动量，控制饮食，减少高热量食物摄入。";
categoryClass = "category-overweight";
} else {
category = "肥胖";
advice = "您的BMI表明肥胖，建议咨询医生或营养师，制定科学的减重计划，注意饮食和运动。";
categoryClass = "category-obese";
}
// 更新显示内容
bmiCategoryElement.textContent = category;
bmiAdviceElement.textContent = advice;
// 更新样式
resultDiv.className = 'result ' + categoryClass;
resultDiv.style.display = 'block';
// 添加动画效果
resultDiv.style.opacity = '0';
resultDiv.style.transform = 'translateY(20px)';
setTimeout(() => {
resultDiv.style.transition = 'opacity 0.5s ease, transform 0.5s ease';
resultDiv.style.opacity = '1';
resultDiv.style.transform = 'translateY(0)';
}, 10);
}
// 添加回车键支持
document.addEventListener('keypress', function(event) {
if (event.key === 'Enter') {
calculateBMI();
}
});
// 初始化时隐藏结果
window.onload = function() {
document.getElementById('result').style.display = 'none';
};
</script>
</body>
</html>
五、实战总结
通过这次深入体验Ring-2.5-1T和Ling Studio，我深刻感受到了AI助手能力的飞跃。它不仅能进行复杂的逻辑推理，还能处理长程任务，真正理解上下文需求，并且可以通过技能定制打造专属助手。
核心优势总结：
- 思考深度：不是简单的模式匹配，而是真正的逻辑推理
- 长程执行：可以处理跨越数千行代码的复杂任务
- 上下文理解：真正理解需求，而非机械执行
- 技能可定制：通过Prompt工程打造专属助手
- 生态联动：与Tbox的协同创造更多可能
六、避坑指南与使用建议
常见问题与解决方案
问题1：生成速度较慢
- 原因：深度思考模式需要更多计算资源
- 解决：对于简单问题，可调低temperature参数，或使用标准模式
问题2：代码示例无法直接运行
- 原因：缺少依赖版本说明或环境配置
- 解决：明确要求"给出可直接运行的完整代码，包括环境要求"
问题3：输出过于冗长
- 原因：模型倾向于详细解释
- 解决：在提示词中加入"简洁回答"或"只给关键步骤"
实践建议
- 善用技能模板：针对不同任务创建专门的Skill
- 分步骤提问：复杂任务拆解成小步骤，逐步推进
- 保留关键对话：将有价值的对话标记收藏，便于后续参考
- 参数实验：不同写作风格尝试不同的temperature值
- 联动Tbox：内容生产在Ling Studio，形式呈现在Tbox
七、展望 AI助手的未来形态
Ring-2.5-1T和Ling Studio的出现，让我看到了AI助手的新可能。它不再是简单的"问答机器"，而是能够深度思考、长程执行的"智能协作者"。
随着模型的持续迭代，我期待看到：
- 更长的上下文窗口（支持整本书级别的输入）
- 更强的多模态能力（图像、视频理解）
- 更好的个性化记忆（记住用户偏好和历史任务）
- 更深的生态整合（与开发工具、办公软件无缝连接）
对于技术从业者，现在正是拥抱AI的最佳时机。掌握Ling Studio这样的工具，不是为了被AI替代，而是让自己站在更高的维度去解决问题。就像工业革命没有淘汰工人，而是把他们从重复劳动中解放出来，AI时代的核心竞争力，在于如何有效地驾驭这些工具。
体验地址
- Ling Studio：ling.tbox.cn/chat
- Tbox：tbox.cn
- 开源仓库：huggingface.co/inclusionAI…
写在最后
这篇实战指南从开箱到进阶玩法，展示了Ling Studio的核心能力和应用场景。但工具始终是工具，真正的价值在于使用者的创造力。希望这篇文章能够启发你探索出更多有趣的用法，也欢迎在评论区分享你的使用心得。
AI的魅力，在于它永远能给你带来惊喜。而Ring-2.5-1T这样"更会思考、更懂表达"的模型，正在将这种惊喜变成日常。让我们一起期待AI技术的下一次飞跃！
