# Ring-linear 2.0: LLM híbrido, atención lineal, contexto largo 128K y 10X más rápido

Episodio de [En la mente de la máquina](https://escuchario.semeescucha.es/podcast/en-la-mente-de-la-maquina).

- Publicado: 28 de octubre de 2025
- Duración: 24 min
- Página: https://escuchario.semeescucha.es/podcast/en-la-mente-de-la-maquina/episodio/8650432-ring-linear-2-0-llm-hibrido-atencion-lineal-contexto-largo-128k-y-10x-mas-rapido

## Sobre este episodio

Este informe técnico desvela la innovadora serie de modelos Ring-linear 2.0, incluyendo las versiones Ring-mini-linear-2.0 (16B parámetros) y Ring-flash-linear-2.0 (104B parámetros). Estos modelos adoptan una arquitectura híbrida pionera que integra eficazmente la atención lineal y la atención Softmax para superar los desafíos de I/O y gastos computacionales que presentan las arquitecturas tradicionales ante la creciente demanda de soporte de contexto largo en aplicaciones cruciales como sistemas de agentes y generación de código. Gracias a esta integración, que aprovecha la complejidad lineal de la atención lineal y su almacenamiento constante de caché KV, la serie Ring-linear reduce el costo de inferencia hasta 1/10 en comparación con un modelo denso de 32B. Además, exploramos optimizaciones de infraestructura, como la biblioteca de operadores FP8 de alto rendimiento linghe, que mejoró la eficiencia del entrenamiento en un 50%. Finalmente, descubra cómo el alineamiento sistemático entre el entrenamiento y la inferencia resolvió la disparidad crítica que causa la inestabilidad en el entrenamiento RL de modelos LLM MoE, permitiendo a Ring-linear 2.0 mantener un rendimiento SOTA constante en múltiples benchmarks de razonamiento complejo.https://arxiv.org/pdf/2510.19338

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