摘要：在通用智能体时代，深度思考（Deep Thinking）与长程执行（Long-Horizon Agent）正成为基座模型的新范式。本文深度评测蚂蚁百灵最新开源的 Ring-2.5-1T 思考模型，通过 Ling Studio 实战演示其在复杂代码重构与逻辑推理上的惊人表现，并挖掘 Ling + Tbox 的“隐藏玩法”，打造一套极客专属的 Agentic Workflow。
🌟 技术前言：不仅仅是参数的堆砌
作为一名长期关注 LLM 架构演进的技术博主，最近发布的 Ring-2.5-1T 引起了我的极大兴趣。不同于市面上常见的 Transformer 变体，它采用了大胆的混合线性注意力架构（Hybrid Linear Attention）。
简单来说，通过 1:7 的 MLA + Lightning Linear 结构，Ring-2.5-1T 在保证万亿参数（激活参数 63B）强大表达能力的同时，将访存规模降低了 10 倍以上，生成吞吐提升了 3 倍。这意味着什么？意味着在处理**超长上下文（Long Context）和深度思考（Reasoning）**任务时，它能像“闪电”一样快，同时保持极高的逻辑严谨性。
今天，我就带大家深入 Ling Studio，看看这个“思考怪兽”在实际工作流中究竟能发挥多大的威力。
🚀 Part 1. 开箱体验：极简与硬核的碰撞
1.1 环境初探：Ling Studio
打开 Ling Studio (ling.tbox.cn)，界面设计非常克制。左侧是历史记录，右侧是参数配置，中间是核心对话区。
- 模型选择：在模型列表中，你可以看到
Ling-1T（通用语言模型）和我们今天的主角Ring-2.5-1T（思考模型）。 - Thinking Mode：选中 Ring 模型后，你会发现它多了一个“深度思考”的 toggle。这背后是基于 RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards）训练的 Dense Reward 机制，能让模型在输出结果前，进行多步推理和自我反思。
1.2 Tbox 集成：无缝的“第二大脑”
如果你想把“对话生成”真正落到“文档交付”，关键是先对齐 Tbox（百宝箱） 的能力边界：它更偏“生成文档/文章/PPT 等结构化产物”的入口，主要是 Ling（例如 Ling-2.5-1T）
使用的组合方式是：
- 在 Ling Studio 用 Ring-2.5-1T 做深度推理、方案拆解、代码重构（负责“想清楚”）
- 在 Tbox 选择「文档 / 文章 / PPT」模式，用 Ling 把结果整理成可交付文档（负责“写清楚、排结构、可分享”）
实操路径：
- 打开 www.tbox.cn/community?t… 并登录
- 在输入框右下角的下拉选择中，选择「Tbox」
- 在输入框上方的模式切换里选择「文档」或「文章」
- 把你在 Ling Studio 里得到的结论/代码/图表，作为输入让 Tbox 生成可交付的文档版本
这套方式的关键是把**“思考（Model）”与“沉淀（Document）”**绑定到同一条流水线：生成、校对、结构化输出、二次迭代，都能在一个入口里完成。
🧠 Part 2. 亮点功能实测：挑战“不可能三角”
为了测试 Ring-2.5-1T 的极限，我们抛弃那些简单的“写首诗”测试，直接上硬菜。
2.1 深度思考（Deep Thinking）：复杂逻辑推理
测试题目：一道经典的博弈论逻辑陷阱题。
Prompt： 3个逻辑学家走进酒吧。酒保问：“你们都要啤酒吗？” 第一个人说：“我不知道。” 第二个人说：“我不知道。” 第三个人说：“是的。” 请解释为什么第三个人会这样回答，并分析每个人的推理过程。
Ring-2.5-1T 的表现：
点击发送后，可以清晰地看到 Thinking Process（思考过程） 展开：
- Thinking Step 1: 分析题目条件。“你们都要”意味着 A AND B AND C = True。
- Thinking Step 2: 推理第一个人。如果他不想要，他会直接说“不”（因为只要有一个不要，全称命题为假）。他说“不知道”，说明他自己想要，但他不确定后面两个人想不想要。
- Thinking Step 3: 推理第二个人。他听到了第一个人的话，推断出第一个人想要。如果第二个人自己不想要，他会说“不”。他说“不知道”，说明他自己也想要，但他不确定第三个人。
- Thinking Step 4: 推理第三个人。他听到了前两个人的话，推断出前两个人都想要。加上他自己也想要，所以三个条件都满足。
- Final Output: 给出完美的逻辑链条解释。
点评：普通模型往往会陷入“不知道”的字面意思循环，而 Ring-2.5-1T 展现了极强的**多跳推理（Multi-hop Reasoning）**能力，这得益于其 RLVR 带来的严谨性。
2.2 长程执行（Long-Horizon）：代码重构与文档生成
测试场景：给出一个 200 行的混乱 Python 爬虫脚本，要求重构为面向对象结构，并输出 Mermaid 类图。
Ring-2.5-1T 的表现：
- 代码重构：它没有直接甩代码，而是先思考了“设计模式”的选择（工厂模式 vs 策略模式），最终选择了适合扩展的策略模式。
- 长文本生成：得益于混合线性注意力架构，在生成长达 500 行的重构代码 + 注释时，速度非常快，没有出现“断触”或逻辑崩坏。
下面是我的完整测试示例和模型输出结果，你可以参考结果（含“混乱脚本”“重构版本”“Mermaid 类图”）。
2.2.1 混乱脚本示例（bad_spider.py）
import os
import re
import csv
import json
import time
import random
import sqlite3
from urllib.parse import urljoin, urlparse
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
BASE = "https://example.com"
START = "https://example.com/blog?page=1"
DB = "spider.db"
OUT = "items.csv"
UA = [
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 Chrome/121.0 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 Version/17.0 Safari/605.1.15",
]
S = requests.Session()
S.headers.update({"Accept": "text/html,application/xhtml+xml"})
def init_db():
conn = sqlite3.connect(DB)
cur = conn.cursor()
cur.execute(
"create table if not exists items (url text primary key, title text, author text, published text, tags text, content text, raw json)"
)
conn.commit()
conn.close()
def put_db(item):
conn = sqlite3.connect(DB)
cur = conn.cursor()
cur.execute(
"insert or replace into items(url,title,author,published,tags,content,raw) values(?,?,?,?,?,?,?)",
(
item.get("url"),
item.get("title"),
item.get("author"),
item.get("published"),
",".join(item.get("tags") or []),
item.get("content"),
json.dumps(item, ensure_ascii=False),
),
)
conn.commit()
conn.close()
def append_csv(item):
existed = os.path.exists(OUT)
with open(OUT, "a", newline="", encoding="utf-8") as f:
w = csv.DictWriter(
f, fieldnames=["url", "title", "author", "published", "tags", "content"]
)
if not existed:
w.writeheader()
w.writerow(
{
"url": item.get("url"),
"title": item.get("title"),
"author": item.get("author"),
"published": item.get("published"),
"tags": ",".join(item.get("tags") or []),
"content": (item.get("content") or "").replace("\n", " ").strip(),
}
)
def sleep_jitter():
time.sleep(random.random() * 0.8 + 0.2)
def get(url):
S.headers["User-Agent"] = random.choice(UA)
try:
r = S.get(url, timeout=10, allow_redirects=True)
if r.status_code in (429, 503):
time.sleep(2)
r = S.get(url, timeout=10)
if r.status_code != 200:
return ""
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.text
except Exception:
return ""
def extract_text(node):
if not node:
return ""
return re.sub(r"\s+", " ", node.get_text(" ", strip=True)).strip()
def parse_list(html):
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
a_list = soup.select("a.post-link")
urls = []
for a in a_list:
href = a.get("href") or ""
if not href:
continue
u = urljoin(BASE, href)
if urlparse(u).netloc != urlparse(BASE).netloc:
continue
urls.append(u)
next_a = soup.select_one("a.next")
next_url = urljoin(BASE, next_a.get("href")) if next_a and next_a.get("href") else ""
return urls, next_url
def parse_detail(url, html):
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
title = extract_text(soup.select_one("h1"))
author = extract_text(soup.select_one(".author"))
published = extract_text(soup.select_one("time"))
tags = [extract_text(x) for x in soup.select(".tags a")]
content = extract_text(soup.select_one("article")) or extract_text(soup.select_one(".content"))
if not title:
title = extract_text(soup.select_one("title"))
item = {
"url": url,
"title": title,
"author": author,
"published": published,
"tags": [t for t in tags if t],
"content": content,
}
return item
def crawl():
init_db()
url = START
seen = set()
while url and url not in seen:
seen.add(url)
html = get(url)
if not html:
break
urls, next_url = parse_list(html)
for u in urls:
sleep_jitter()
d = get(u)
if not d:
continue
item = parse_detail(u, d)
if not item.get("title"):
continue
put_db(item)
append_csv(item)
url = next_url
if __name__ == "__main__":
crawl()
2.2.2 面向对象重构版本（oop_crawler.py）
import os
import re
import csv
import json
import time
import random
import sqlite3
from abc import ABC, abstractmethod
from urllib.parse import urljoin, urlparse
from typing import List, Tuple, Dict, Any, Optional
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
class Item:
"""数据实体类 - 封装抓取结果"""
def __init__(self, url: str, title: str = "", author: str = "",
published: str = "", tags: List[str] = None, content: str = ""):
self.url = url
self.title = title
self.author = author
self.published = published
self.tags = tags or []
self.content = content
def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
return {
"url": self.url,
"title": self.title,
"author": self.author,
"published": self.published,
"tags": self.tags,
"content": self.content
}
def __str__(self):
return f"Item(url={self.url}, title={self.title[:30]}...)"
class Config:
"""配置中心 - 集中管理所有配置参数"""
def __init__(self):
self.base_url = "https://example.com"
self.start_url = "https://example.com/blog?page=1"
self.db_path = "spider.db"
self.csv_path = "items.csv"
self.user_agents = [
"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 Chrome/121.0 Safari/537.36",
"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 Version/17.0 Safari/605.1.15",
]
self.max_retries = 3
self.timeout = 10
self.sleep_min = 0.2
self.sleep_max = 1.0
class Storage(ABC):
"""抽象存储接口 - 定义统一存储行为"""
@abstractmethod
def save(self, item: Item) -> None:
pass
@abstractmethod
def close(self) -> None:
pass
class DatabaseStorage(Storage):
"""SQLite存储实现"""
def __init__(self, db_path: str):
self.conn = sqlite3.connect(db_path)
self._init_table()
def _init_table(self) -> None:
cursor = self.conn.cursor()
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS items (
url TEXT PRIMARY KEY,
title TEXT,
author TEXT,
published TEXT,
tags TEXT,
content TEXT,
raw JSON
)
""")
self.conn.commit()
def save(self, item: Item) -> None:
cursor = self.conn.cursor()
cursor.execute(
"INSERT OR REPLACE INTO items (url, title, author, published, tags, content, raw) "
"VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)",
(
item.url,
item.title,
item.author,
item.published,
",".join(item.tags),
item.content,
json.dumps(item.to_dict(), ensure_ascii=False)
)
)
self.conn.commit()
def close(self) -> None:
self.conn.close()
class CsvStorage(Storage):
"""CSV存储实现"""
def __init__(self, csv_path: str):
self.csv_path = csv_path
self.file_exists = os.path.exists(csv_path)
self.file = open(csv_path, "a", newline="", encoding="utf-8")
self.writer = csv.DictWriter(
self.file,
fieldnames=["url", "title", "author", "published", "tags", "content"]
)
if not self.file_exists:
self.writer.writeheader()
def save(self, item: Item) -> None:
self.writer.writerow({
"url": item.url,
"title": item.title,
"author": item.author,
"published": item.published,
"tags": ",".join(item.tags),
"content": item.content.replace("\n", " ").strip()
})
self.file.flush()
def close(self) -> None:
self.file.close()
class HttpClient:
"""HTTP客户端 - 封装网络请求逻辑"""
def __init__(self, config: Config):
self.config = config
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({"Accept": "text/html,application/xhtml+xml"})
def get(self, url: str) -> str:
"""带重试机制的GET请求"""
for attempt in range(self.config.max_retries):
try:
self.session.headers["User-Agent"] = random.choice(self.config.user_agents)
response = self.session.get(
url,
timeout=self.config.timeout,
allow_redirects=True
)
if response.status_code == 200:
response.encoding = response.apparent_encoding
return response.text
elif response.status_code in (429, 503):
time.sleep(2 ** attempt) # 指数退避
except requests.RequestException as e:
print(f"Request failed ({attempt+1}/{self.config.max_retries}): {str(e)}")
time.sleep(random.uniform(
self.config.sleep_min,
self.config.sleep_max
))
return ""
class Parser:
"""HTML解析器 - 专注内容提取"""
def __init__(self, base_url: str):
self.base_url = base_url
@staticmethod
def _extract_text(node) -> str:
if not node:
return ""
return re.sub(r"\s+", " ", node.get_text(" ", strip=True)).strip()
def parse_list(self, html: str) -> Tuple[List[str], Optional[str]]:
"""解析列表页，提取详情页URL和下一页链接"""
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
urls = []
for a in soup.select("a.post-link"):
href = a.get("href", "")
if not href:
continue
full_url = urljoin(self.base_url, href)
if urlparse(full_url).netloc == urlparse(self.base_url).netloc:
urls.append(full_url)
next_url = None
next_a = soup.select_one("a.next")
if next_a and next_a.get("href"):
next_url = urljoin(self.base_url, next_a["href"])
return urls, next_url
def parse_detail(self, url: str, html: str) -> Optional[Item]:
"""解析详情页，提取结构化数据"""
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
title = self._extract_text(soup.select_one("h1")) or \
self._extract_text(soup.select_one("title"))
author = self._extract_text(soup.select_one(".author"))
published = self._extract_text(soup.select_one("time"))
tags = [self._extract_text(tag) for tag in soup.select(".tags a")]
content = self._extract_text(soup.select_one("article")) or \
self._extract_text(soup.select_one(".content"))
if not title:
return None
return Item(
url=url,
title=title,
author=author,
published=published,
tags=[t for t in tags if t],
content=content
)
class Crawler:
"""主爬虫控制器 - 协调各组件工作流"""
def __init__(self, config: Config = None):
self.config = config or Config()
self.http_client = HttpClient(self.config)
self.parser = Parser(self.config.base_url)
self.storage = self._init_storage()
self.seen_urls = set()
def _init_storage(self) -> Storage:
"""初始化存储组件"""
db_storage = DatabaseStorage(self.config.db_path)
csv_storage = CsvStorage(self.config.csv_path)
# 使用装饰器模式组合存储（同时写入DB和CSV）
class CombinedStorage(Storage):
def __init__(self, storages: List[Storage]):
self.storages = storages
def save(self, item: Item) -> None:
for storage in self.storages:
storage.save(item)
def close(self) -> None:
for storage in self.storages:
storage.close()
return CombinedStorage([db_storage, csv_storage])
def run(self) -> None:
"""启动爬虫主流程"""
current_url = self.config.start_url
while current_url and current_url not in self.seen_urls:
print(f"Crawling: {current_url}")
self.seen_urls.add(current_url)
html = self.http_client.get(current_url)
if not html:
break
urls, next_url = self.parser.parse_list(html)
for detail_url in urls:
self._crawl_detail(detail_url)
current_url = next_url
self.storage.close()
print(f"Completed! Processed {len(self.seen_urls)} pages")
def _crawl_detail(self, url: str) -> None:
"""抓取并处理单个详情页"""
if url in self.seen_urls:
return
self.seen_urls.add(url)
html = self.http_client.get(url)
if not html:
return
item = self.parser.parse_detail(url, html)
if item and item.title:
self.storage.save(item)
print(f"Saved: {item}")
if __name__ == "__main__":
crawler = Crawler()
crawler.run()
2.2.3 Mermaid 类图（classDiagram）
classDiagram
class Config {
+base_url: str
+start_url: str
+db_path: str
+csv_path: str
+user_agents: list
+max_retries: int
+timeout: int
+sleep_min: float
+sleep_max: float
+__init__()
}
class HttpClient {
-config: Config
-session: Session
+__init__(config: Config)
+get(url: str) str
-_handle_errors(response: Response)
}
class Parser {
-base_url: str
+__init__(base_url: str)
+parse_list(html: str) tuple[list, str]
+parse_detail(url: str, html: str) Item
-_extract_text(node) str
}
class Item {
+url: str
+title: str
+author: str
+published: str
+tags: list
+content: str
+__init__(url: str, title: str, author: str, published: str, tags: list, content: str)
+to_dict() dict
}
class Storage {
<<interface>>
+save(item: Item)
+close()
}
class DatabaseStorage {
-conn: Connection
+__init__(db_path: str)
+save(item: Item)
+close()
-_init_table()
}
class CsvStorage {
-file: file
-writer: DictWriter
+__init__(csv_path: str)
+save(item: Item)
+close()
}
class CombinedStorage {
-storages: list[Storage]
+__init__(storages: list[Storage])
+save(item: Item)
+close()
}
class Crawler {
-config: Config
-http_client: HttpClient
-parser: Parser
-storage: Storage
-seen_urls: set
+__init__(config: Config)
+run()
-crawl_detail(url: str)
-_init_storage() Storage
}
Crawler --> Config : uses
Crawler --> HttpClient : uses
Crawler --> Parser : uses
Crawler --> Storage : uses
Parser --> Item : creates
Storage <|-- DatabaseStorage
Storage <|-- CsvStorage
Storage <|-- CombinedStorage
CombinedStorage o-- Storage : contains
🛠️ Part 3. 隐藏玩法挖掘：打造你的专属 Skill
这里分享两个我在使用 Ling + Tbox 时摸索出的高阶玩法。
玩法一：Mermaid 实时渲染流
在工程写作里，Mermaid 更像是一种“可维护的图”。这里的玩法是：用 Ling Studio（更推荐 Ring-2.5-1T）或 Tbox（Ling）生成 Mermaid 代码块，然后把它作为图表源码嵌进 Tbox 的文档里；如果你的 Tbox 编辑器不支持直接渲染 Mermaid，就把 Mermaid 代码粘到在线渲染器里导出图片/截图，再回填到文档中。
Prompt 技巧：
“请分析上述代码的执行流程，输出一段标准的 Mermaid sequenceDiagram 代码。不要解释，只输出代码块。”
sequenceDiagram
autonumber
actor User
participant Crawler
participant HttpClient
participant Parser
participant Repo as Repository
participant Site as TargetSite
User->>Crawler: run()
Crawler->>HttpClient: get_text(start_url)
HttpClient->>Site: GET /blog?page=1
Site-->>HttpClient: HTML(list)
HttpClient-->>Crawler: html
Crawler->>Parser: parse_list(html)
Parser-->>Crawler: urls[], next_url
loop for each post url
Crawler->>HttpClient: get_text(post_url)
HttpClient->>Site: GET /post/xxx
Site-->>HttpClient: HTML(detail)
HttpClient-->>Crawler: detail_html
Crawler->>Parser: parse_detail(url, detail_html)
Parser-->>Crawler: Article
Crawler->>Repo: save(Article, raw)
end
Crawler->>HttpClient: get_text(next_url)
操作流：
- 在 Ling Studio 中输入代码和 Prompt。
- 复制生成的 Mermaid 代码块。
- 在 Tbox 文档里粘贴为 Mermaid 代码块（Markdown 里用
mermaid ...）。 效果：瞬间将枯燥的代码逻辑转化为了清晰的时序图。Ring-2.5-1T 对代码逻辑的理解极深，生成的流程图几乎无需修改。
玩法二：定义“架构师” Persona (Skill)
我们可以利用 Ring-2.5-1T 的 System Prompt 能力，定义一个专属的 Skill。
Skill 设定：
Role: Google Senior Staff Engineer Task: Code Review Output Format:
- 🚨 Critical Issues: (Security, Performance)
- 💡 Suggestions: (Readability, Pattern)
- 📝 Refactored Snippet: (Optimized Code)
将这个 Prompt 保存为你的常用模板，按两段式来跑：
- 深度审查（推荐）：在 Ling Studio 里交给 Ring-2.5-1T 做 Code Review，强项是推理严谨与长程上下文。
- 落成文档：在 Tbox 的「文档」模式里用 Ling 把 Review 结论整理成团队可读的评审纪要（问题分级、修改建议、可复制的重构片段、Checklist）。
体感上，Ring 更像“严苛的资深 Reviewer”，Tbox 更像“把结论写成可传播资产的编辑部”。
🌏 Part 4. 落地场景延伸：从 Tool 到 Partner
Ring-2.5-1T 的发布，标志着大模型从“聊天机器人（Chatbot）”向“智能体（Agent）”的进化。
结合 Ling Studio 的强大推理能力与 Tbox 的知识管理能力，我们可以构建如下的 Agentic Workflow：
- Input (Ling): 丢入杂乱的需求文档或原始代码。
- Process (Ring-2.5-1T): 开启深度思考模式，进行需求拆解、逻辑推演、架构设计。
- Output (Tbox): 将思考结果结构化沉淀为 PRD、技术方案或 API 文档。
- Review (Ling + Tbox): 利用 Tbox 的评论功能，让 Ling 扮演不同角色（测试、产品、用户）进行多视角验收。
这不再是简单的“辅助工具”，而是你团队中一位不知疲倦、逻辑严密的硅基合伙人。
技术无止境，探索不停歇。如果你也是一名追求极致效率的开发者，Ling Studio + Tbox 绝对值得你花时间深入把玩。
