Ling Studio 是蚂蚁百灵大模型团队推出的 Web 交互平台，集成 Ling、Ring、Ming 三大模型系列。支持代码模式、文档对话、图像生成、联网搜索及语音交互等功能。提供每日免费 token 配额，无需安装即可体验。文章详细介绍了其七大核心能力板块，包括风格回复、开发工作台、文档交流、多模态创作等。通过系统提示词定制和参数调节实现高阶玩法。结合 Tbox 超级智能体可实现 PPT 制作、应用构建等交付任务。适用于学生、开发者、内容创作者及职场人士，相比竞品在推理、代码及生态协同方面具有优势。
一句话总结：Ling Studio 是蚂蚁百灵大模型团队推出的官方 Web 交互平台，集成 Ling、Ring、Ming 三大模型系列，支持代码模式、文档对话、图像生成、API 调用等丰富功能，每日 50 万免费 token 配额，无需安装即可体验万亿参数大模型的强大能力。
Ling Studio：https://ling.tbox.cn/chat
打开浏览器访问 ling.tbox.cn/chat，登录后即可进入 Ling Studio 主界面。界面采用极简设计，五大核心区域清晰明了：
Ling Studio 提供 9 大模型的丰富选择，分为三大系列：
| 系列 | 代表模型 | 核心定位 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Ling（生成） | Ling-2.5-1T | 极速响应、内容生成 | 写作、翻译、日常问答 |
| Ring（推理） | Ring-2.5-1T | 深度思考、复杂推理 | 数学、代码、逻辑分析 |
| Ming（多模态） | Ming-flash-omni-2.0 | 图文音视频理解 | 图像分析、视频理解、跨模态任务 |
选择建议：
功能介绍：Ling Studio 首页的两张快捷功能卡片之一，可让 AI 的回答在多种风格间自由切换。
支持的风格：
使用场景：
同一内容，不同受众：
进阶技巧：在系统提示词中自定义风格，如用鲁迅的口吻写一段代码注释。
功能介绍：专门的代码交互模式，提供完整的代码开发体验。
核心能力：
| 能力 | 说明 | 实测效果 |
|---|---|---|
| 代码高亮 | 支持 50+ 编程语言语法高亮 | Python/JS/Java 等主流语言完美支持 |
| 代码生成 | 根据需求生成完整代码 | 可生成带注释、测试用例的生产级代码 |
| 代码解释 | 逐行讲解代码逻辑 | 复杂算法也能讲清楚原理 |
| 代码优化 | 重构建议 + 性能分析 | 提供时间/空间复杂度分析 |
| Debug 辅助 | 错误诊断 + 修复建议 | 准确定位 bug 根源 |
| Code Review | 代码审查 + 最佳实践 | 安全漏洞、性能瓶颈一网打尽 |
实战案例：从需求到可运行代码
Step 1：输入需求
用 Python 写一个支持多线程的 Web 爬虫，需要：
Step 2：获得完整代码（包含）
Step 3：直接运行 生成的代码可直接复制到 IDE 运行，无需修改。
对比优势：相比通用对话模式，Code Mode 的输出更规范、可直接执行、包含完整工程结构。
功能介绍：上传 PDF、Word、Excel、PPT 等文档，AI 直接理解内容并回答相关问题。
支持的格式：
核心能力矩阵：
| 文档类型 | 能力 | 示例 |
|---|---|---|
| PDF 论文 | 摘要提取、方法总结、相关问题解答 | 这篇论文的核心贡献是什么？ |
| Excel 报表 | 数据分析、图表解读、趋势预测 | Q3 销售额环比增长多少？ |
| Word 合同 | 条款提取、风险识别、对比分析 | 找出与标准模板的差异条款 |
| PPT 课件 | 大纲生成、重点提炼、问答准备 | 生成这份课件的思维导图 |
实战案例：论文阅读助手
场景：上传一篇 20 页的机器学习论文
对话示例：
用户：这篇论文的核心创新点是什么？ AI：本文提出了 xxx 方法，主要创新在于...(准确提炼)
用户：实验部分用了哪些数据集？ AI：实验使用了 ImageNet、COCO 和自定义的 xxx 数据集... 用户：这个方法和我之前上传的论文 A 相比，哪个效果更好？ AI：跨文档对比分析...(支持多文档关联问答)
优势亮点：
图像生成（文生图）：
功能特点：
提示词示例：
正向：一只戴着眼镜的橘猫，坐在图书馆里看书，阳光从窗户洒进来，写实风格，8K 高清 负向：模糊、畸形、多手指、低质量
图像理解（图生文）：
使用 Ming-flash-omni 模型：
实战案例：商品图分析
用户：[上传商品图片] 分析这张产品图，给出营销文案建议
AI：
功能介绍：开启联网搜索后，AI 可获取互联网最新信息，突破知识截止时间限制。
搜索策略：
信息整合能力：
实战对比：
| 问题类型 | 关闭联网 | 开启联网 |
|---|---|---|
| 2025 年最新 AI 趋势 | 知识截止到训练时间 | 获取 2025 年最新资讯 |
| 今天北京天气 | 无法回答 | 实时查询并回答 |
| 最新发布的 iPhone | 可能信息过时 | 获取最新产品信息 |
功能介绍：支持语音输入和语音输出，实现真正的开口即得。
语音输入：
语音输出：
适用场景：
功能介绍：提供标准化 API 接口，将 Ling 能力无缝集成到自有应用。
API 能力矩阵：
| 接口 | 功能 | 场景 |
|---|---|---|
| Chat Completion | 标准对话接口 | 客服机器人、智能问答 |
| Code Generation | 代码生成专用接口 | IDE 插件、代码助手 |
| Document Analysis | 文档解析接口 | 知识库系统、文档管理 |
| Image Generation | 图像生成接口 | 内容创作平台 |
| Embedding | 文本向量化 | 语义搜索、推荐系统 |
接入示例（Python）：
import requests
API_KEY = "your_api_key"
URL = "https://api.ling.tbox.cn/v1/chat/completions"
response = requests.post(URL, headers={
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}, json={
"model": "ling-2.5-1t",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
"temperature": 0.7
})
print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"])
计费优势：
配置入口：右上角设置面板→ 系统提示词
原理说明：系统提示词定义了 AI 的角色、能力和行为准则，影响所有对话回复。
高级配方库：
配方一：全栈开发专家
你是一位资深全栈工程师，精通前端 (React/Vue) 和后端 (Node.js/Python)。 写代码时遵循以下规范：
回复结构：
配方二：小红书文案大师
你是一位小红书爆款文案创作者，擅长写出高互动率的内容。
写作要求：
风格：真实分享、亲切友好、略带网感 字数：300-800 字
配方三：学术论文润色专家
你是一位英文学术论文编辑，拥有 Nature/Science 等顶刊审稿经验。
润色重点：
输出格式： [修改后的段落] [修改说明：列出主要修改点] [可选建议：进一步提升的建议]
温度（Temperature）——创造力的开关
| 数值范围 | 效果 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 0.0-0.3 | 保守、确定性强 | 代码生成、数学计算、事实问答 |
| 0.4-0.7 | 平衡，有一定创意 | 通用对话、邮件撰写 |
| 0.8-1.2 | 富有创意、多样化 | 头脑风暴、创意写作 |
| 1.3+ | 天马行空、可能 hallucination | 艺术创作、概念发散 |
Top_p（核采样）——控制多样性
Max_tokens——控制回复长度
对比实验：同一问题不同参数的效果
问题：写一段关于秋天的描写
Temperature=0.2： 秋天是四季之一，气温逐渐降低，树叶变黄并落下。
Temperature=0.8： 秋风轻拂，金黄的银杏叶如蝴蝶般翩翩起舞， 阳光透过稀疏的枝桠，在地面洒下斑驳的光影...
Temperature=1.5： 秋天是大地的调色盘打翻了， 天空变成了透明的蓝， 云朵是棉花糖做的， 风里有烤红薯和糖炒栗子的味道...
技能列表：
组合玩法：
组合一：创意内容生产流
技能组合：灵光风格回复 + 联网搜索 + 图像生成
流程：
输出：可直接发布的完整内容包
组合二：代码开发工作流
技能组合：代码模式 + 文档对话 + 联网搜索
流程：
组合三：研究分析工作流
技能组合：文档对话 + 联网搜索 + 灵光风格回复
流程：
历史对话管理：
对话分支： 从某一节点创建新分支，尝试不同追问方向，对比结果。
导出功能： 支持导出为 Markdown、PDF、Word 格式，方便留存和分享。
从百宝箱到超级智能体：
| 阶段 | 定位 | 能力 |
|---|---|---|
| 百宝箱时期 | 智能体搭建平台 | 用户创建简单智能体 |
| 超级智能体现阶段 | 多智能体协同系统 | 一键完成复杂任务 |
核心能力矩阵：
| 能力 | 场景 | 效率提升 |
|---|---|---|
| PPT 智能制作 | 上传数据→自动生成 PPT | 2 小时→5 分钟（24 倍） |
| 文档处理 | 合同审查、报告撰写、格式转换 | 1 小时→10 分钟（6 倍） |
| 图像创作 | 海报设计、配图生成、智能修图 | 专业设计→AI 秒出 |
| 应用构建 | 可视化页面、小程序、表单 | 开发一周→配置 1 天 |
| 播客制作 | 脚本生成 + 语音合成 + 剪辑 | 全流程 AI 化 |
广场入口：tbox.cn → 智能体广场
智能体分类：
精选智能体推荐：
最新的 Ling 大模型已经接入 Tbox
我们可以将最新的 Ling 大模型和 Tbox 结合，生成 PPT，文档等类型
Ling 大模型和 Tbox 结合生成的 PPT 结果
案例一：输入提示词'迎财神'
案例二：输入提示词'小猫钓鲸鱼'
阶段一：选题与文献
工具组合：联网搜索 + 文档对话
阶段二：研究设计
工具组合：Code Mode + Ring 模型
阶段三：论文撰写
工具组合：系统提示词 + 文档对话
阶段四：答辩准备
工具组合：Tbox PPT + 灵光风格回复
传统痛点：
总计：6 小时
AI 方案（30 分钟）：
Step 1（5 分钟）：数据准备
上传年度工作数据（Excel）到 Tbox 输入：分析我在 Q3 的项目完成情况，对比 Q2
Step 2（15 分钟）：PPT 生成
指令： 制作年终汇报 PPT，要求：
Tbox 自动调度：
Step 3（10 分钟）：演讲准备
Ling Studio 生成演讲稿： 根据这份 PPT 内容，生成 5 分钟演讲稿 要求：开场抓人、重点突出、结尾有感染力
成果交付：
技术栈：Vue3 + Node.js + MongoDB
Day 1：需求与设计
Ling Studio Code Mode：
Day 2：后端开发
Code Mode 生成：
Ring 模型辅助：
Day 3：前端开发
Code Mode 生成：
网页生成器：
Day 4：测试与优化
Code Mode：
Day 5：部署上线
联网搜索：最新部署教程和最佳实践 Code Mode：Dockerfile 和部署脚本
传统开发周期：2-3 周 AI 辅助开发周期：1 周 效率提升：2-3 倍
素材收集（Ling Studio）：
早晨 8:00：
内容生产（Tbox 工作流）：
上午 9:00-11:00（批量生产）：
工作流自动运行： 选题→ 文案撰写 → 配图生成 → 合规审查
产出：
质量把控：
发布管理：
产量对比：
产量提升：5-10 倍
| 维度 | Ling Studio+Tbox | 扣子空间 |
|---|---|---|
| 模型能力 | 自研 Ring/Ling/Ming 系列 | 依赖第三方模型 |
| 推理能力 | IMO 金牌级数学推理 | 中等水平 |
| 多模态 | 原生支持图文音视频 | 主要支持图文 |
| 代码能力 | Code Mode 专业级 | 通用代码辅助 |
| 文档处理 | 内置文档对话 | 需插件实现 |
| API 开放度 | 完整 API 生态 | 部分开放 |
| 支付宝生态 | 深度集成，一键发布小程序 | 无 |
| 免费额度 | 每日 50 万 token | 有限额度 |
选择建议：
| 工具 | 优势 | Ling Studio 优势 |
|---|---|---|
| ChatGPT | 通用能力强 | 国内访问顺畅、中文优化好、文档对话强 |
| Claude | 长文本处理 | 代码模式更专业、API 更开放 |
| 文心一言 | 中文理解 | 推理能力更强、数学更好 |
| 通义千问 | 阿里生态 | Ring 模型推理领先、Tbox 协同更强 |
为什么选择 Ling Studio？
1. 模型能力领先
2. 功能全面覆盖
3. 高度可定制
4. 生态协同强大
5. 使用门槛低
| 人群 | 推荐功能 | 上手路径 |
|---|---|---|
| 学生 | 文档对话、论文润色、PPT 生成 | 从文档对话开始→ 尝试 Code Mode |
| 开发者 | Code Mode、API 调用、Debug 辅助 | 直接使用 Code Mode → 集成 API |
| 内容创作者 | 灵光风格、图像生成、Tbox 工作流 | 尝试灵光风格→ 搭建工作流 |
| 职场人士 | 文档对话、Tbox PPT、会议纪要 | 从 PPT 生成开始 → 自定义智能体 |
| 研究人员 | Ring 推理、文档对话、联网搜索 | 使用 Ring 模型 → 批量处理文献 |
| 创业者 | Tbox 应用构建、API 生态 | 创建智能体→ 发布小程序 |
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