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Ant Group lanza Ling 2.0: una serie de modelos de lenguaje MoE basados en el principio de que cada activación mejora la capacidad de razonamiento

Ant Group presenta Ling 2.0: modelos de lenguaje MoE para mejorar la capacidad de razonamiento

Publicado el 30/10/2025

Ant Group ha presentado Ling 2.0, una familia de modelos de lenguaje MoE que prioriza el razonamiento y la eficiencia. Ling 2.0 implementa arquitecturas sparse donde solo un subconjunto de expertos se activa por token, permitiendo aumentar la capacidad del modelo sin incrementar de forma significativa el coste computacional por token.

La clave de Ling 2.0 está en su enfoque reasoning-first: cada activación de experto está diseñada para potenciar la capacidad de razonamiento del modelo, mejorando tareas como cadenas de pensamiento, resolución de problemas complejos y respuestas multinivel. Esta estrategia permite escalar el número de parámetros útiles y mantener la latencia y el coste por inferencia casi constantes, una ventaja crítica para despliegues productivos en empresas.

Técnicamente Ling 2.0 emplea enrutamiento dinámico y mecanismos de gating para seleccionar expertos relevantes según el contexto, además de técnicas para mitigar el desequilibrio entre expertos y mantener robustez durante el entrenamiento. El resultado es un modelo capaz de ofrecer mayor profundidad de razonamiento sin penalizar el desempeño token a token.

Para empresas que buscan integrar capacidades de IA avanzadas, modelos como Ling 2.0 abren la puerta a agentes IA más inteligentes, asistentes conversacionales con razonamiento extendido y análisis automatizado de contenido. En Q2BSTUDIO, como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, podemos ayudar a explotar estas arquitecturas en soluciones reales que combinan inteligencia artificial con seguridad y escalabilidad.

Nuestros servicios cubren desde la creación de aplicaciones a medida y software a medida hasta la integración de modelos de IA en flujos de trabajo empresariales. Ofrecemos además migración y gestión en la nube con servicios cloud aws y azure, lo que facilita desplegar modelos MoE de forma segura y escalable en entornos productivos.

La adopción de modelos avanzados requiere también enfoque en ciberseguridad y buenas prácticas de protección de datos. En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en ciberseguridad y pentesting con soluciones de inteligencia de negocio y visualización como power bi para que la información derivada de los modelos sea fiable, explicable y accionable.

Si su objetivo es aprovechar la inteligencia artificial para transformar procesos, automatizar decisiones o crear agentes IA que aporten valor real, nuestro equipo puede diseñar soluciones completas que integren modelo, infraestructura cloud, seguridad y dashboards de inteligencia. Conecte la potencia de modelos reasoning-first como Ling 2.0 con servicios a medida y una estrategia segura y escalable diseñada por Q2BSTUDIO.

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Fin del artículo, inicio de la diversión
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