モデル情報

Ling 3.1 Flash 1019

InclusionAI · ling-3-1-flash-1019

🤗 Hugging Face    |   🤖 ModelScope    |   🐙 OpenRouter    We introduce **Ling-3.1-flash-1019**, an upgraded version of Ling-3.1-flash, with **560B** total parameters, **25B** active parameters per token, and a **1M-token context window**. With further post-training optimizations, **Ling-3.1-flash-1019** demonstrates significant improvements in reasoning and real-world agentic capabilities. Its **AA-Briefcase** score rises from approximately 1400 to **1524 Elo**, while performance on **AutomationBench-AA** increases from 62% to **68%**. The model also makes gains on scientific benchmarks, including **CritPt** (18% → **26%**) and **SciCode** (54% → **57%**). Overall, it scores **44** on the **Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2**, up from 41 for its predecessor. These gains highlight the model's improved capabilities in complex reasoning, multi-step task execution, and agentic workflows across diverse real-world scenarios. The table and diagram below summarize the model’s specifications and architecture.

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モデルウェイトオープンウェイト
情報更新日時2026/11/2 19:16:45
OVERVIEW

モデル紹介

🤗 Hugging Face    |   🤖 ModelScope    |   🐙 OpenRouter    We introduce **Ling-3.1-flash-1019**, an upgraded version of Ling-3.1-flash, with **560B** total parameters, **25B** active parameters per token, and a **1M-token context window**. With further post-training optimizations, **Ling-3.1-flash-1019** demonstrates significant improvements in reasoning and real-world agentic capabilities. Its **AA-Briefcase** score rises from approximately 1400 to **1524 Elo**, while performance on **AutomationBench-AA** increases from 62% to **68%**. The model also makes gains on scientific benchmarks, including **CritPt** (18% → **26%**) and **SciCode** (54% → **57%**). Overall, it scores **44** on the **Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2**, up from 41 for its predecessor. These gains highlight the model's improved capabilities in complex reasoning, multi-step task execution, and agentic workflows across diverse real-world scenarios. The table and diagram below summarize the model’s specifications and architecture.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
Artificial Analysis · Ling 3.1 Flash 1019 ↗USD 0.3USD 0.9100万トークン当たり2026/11/2 06:30:46

キャッシュ割引を提供するチャネルがあります。読取・書込・追加料金は出典で確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

Terminal-Bench 4.00.33Ling 3.1 Flash 1019Artificial Analysis ↗采集于 2026/11/2 06:30:46
AA知能指数29.47Ling 3.1 Flash 1019Artificial Analysis ↗采集于 2026/11/2 06:30:46
収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:MIT。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。