蚂蚁Altum是什么？一套系统解决训练数据三大难题

蚂蚁 Altum 是蚂蚁集团新一代大模型训练数据处理系统，技术负责人为蚂蚁集团实时智能技术负责人王鑫。它瞄准大模型训练数据处理里的三个老问题：GPU 效能低、任务不稳定、数据交付慢，完整设计将在 10 月 22 日 QCon 上海站首次公开分享。

一句话结论：Altum 不是模型，也不是对外产品，而是蚂蚁把算力、引擎、平台、数据四层收进同一套体系的大模型训练数据处理系统。目前公开的只有议题提纲，架构细节、代码和开源计划都还没公布。

本文信息来自公开的 QCon 议题页与蚂蚁公开的技术分享，我们未接触 Altum 系统本身，关键事实都标了来源。

蚂蚁 Altum 是什么？

容易混淆的是：百灵（Ling、Ring、Ming）是蚂蚁的模型产品线，Altum 是训练这些模型之前处理数据的系统，也不是能下载的软件。

Altum 要解决的三个难题

议题页的口径是：训练数据规模持续提升、模型迭代加快，业界在 GPU 效能、任务稳定性、数据交付时效上面临巨大挑战。

我们整理过大模型训练数据的来源与加工流程，任何一道工序变慢或重跑，最后都会出现在 GPU 账单上。

Altum 的四层体系化方案

提纲把整体方案描述为「涵盖算力、引擎、平台、数据等多个层次的体系化方案」。

数据层：基于数据湖存储 Paimon 的端到端升级

提纲对这一层的要求是「从数据采集到模型训练消费的端到端优化，提升存储与网络 IO 性能」。Apache Paimon 是 Apache 顶级流式湖仓格式，支持实时更新与多种 Merge Engine。蚂蚁不是临时选它：2024 年 7 月 Flink 中文社区的分享已明确要用 Paimon 建实时湖仓。

那场分享给了两组生产数据：五福去重场景 CPU 使用量降约 60%、内存降约 35%、Checkpoint 耗时降 90%、回刷耗时降 80%；发奖核对用 Partial-update 增量合并，约省 80% 存储与 70% 计算资源。这两组数字属于蚂蚁实时湖仓业务，不是 Altum 自身指标，但说明把去重与状态维护交给湖存储层是已经验证过的降本路径。

引擎层：算子性能优化与增量计算

全局去重避免同一份数据被反复处理，样本重试让失败的样本自己重跑，增量同步让新增数据不触发全量重算，都是为了让重复劳动别占着 GPU。

平台层：场景化 Pipeline 与 Agentic 数据处理

一端是端到端场景化 Pipeline，包含场景化研发范式、节点与算子增强、人机协同研发；另一端是 Agentic 数据处理，支持对逐条数据做多轮 Agent 处理。传统流水线是「一条规则过一遍全集」，Agentic 则是对单条数据做多轮判断。

算力层：异构算力融合调度

提纲原文是「向上兼容不同算子体系、向下支持多种算力类型，提升全局资源利用率」。数据处理任务对硬件要求差异很大，异构调度要做的是统一排队、按能力分配，而不是让 GPU 空转等数据。

稳定性：样本级重试最实用，但有两个没说透的取舍

提纲列了四件事：样本级重试、端到端可观测与 SLA 保障、熔断保护、智能运维诊断。样本级重试最实用，任务失败只重跑失败样本，理论上能根治「全量重跑烧 GPU」。

议题页还主动写出了两个实践痛点：跨引擎调度的统一抽象会牺牲引擎特有能力，做不到「零损失抽象」；样本级重试的降本空间受幂等约束与熔断阈值限制。这两条才是判断成熟度的关键。

已经落地在哪：阿福和百灵

提纲最后一部分写的是「在阿福、百灵等内部场景的落地效果」。

• 阿福：蚂蚁集团旗下的 AI 健康助手应用，网页端可直接打开。
• 百灵：蚂蚁自研大模型品牌，官网展示 Ling（通用）、Ring（推理）、Ming（多模态）三条产品线，最新是 2026 年 7 月 24 日发布的 Ling-3.0-flash。

阿福要求数据快速迭代，百灵要求数据规模与质量，Altum 得同时满足「快」和「大」。蚂蚁在模型侧开放动作明显，例如开源的 LLaDA-Image 图像生成编辑模型。

Altum 和 Data-Juicer、NeMo Curator 有什么不一样

这不是性能对比：后两者是能下载的开源工具，Altum 是内部系统，没有公开数字可以直接对齐。想跟百灵产品线，可以看Ling 3.0 Flash VL 多模态模型解读。

完整细节要等 2026 年 10 月 22 日至 24 日的 QCon 上海站 AI Infra 专题（官网），王鑫会分享《Altum：蚂蚁集团新一代大模型训练数据处理系统设计与实践》，最终内容以主办方与蚂蚁官方公告为准。

总结

10 月分享里建议重点听三件事：开源与开放计划、样本级重试的幂等怎么实现、对 Paimon 的改造有多少会进上游版本。

本文由 AI345 整理，最后更新于 2026 年 9 月。本文未使用 Altum 系统本身，全部信息来自上述公开来源。