Ling
Ling 3.1 Flash
01.AI’s flash-tier frontier model — high throughput at minimal per-token cost.
الذكاء
88.5 #25
AAQI 56.0
سرعة الإخراج
175 t/s
ITL 5.7 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$0.31 /1M
إدخال $0.15/M · إخراج $0.8/M
السياق
131K
≈ 328 صفحة A4 · أقصى إخراج 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Ling 3.1 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- 175 tok/s — top-tier flash throughput
- $0.31 blended — among the cheapest frontier-adjacent models
- Strong math/coding for a speed-tier model
ما يجب الانتباه له
- No dedicated reasoning mode
- Text-only — no vision or audio
- Weakest on long agentic traces
حالات استخدام قاتلة
High-volume APIs
Cheap, fast completions for consumer-scale products.
Router fast-path
First-response tier in cascading model routers.
Batch summarization
131K context plus low cost for bulk pipelines.
بداية سريعة للمطورين و API
عيّن
OPENROUTER_API_KEY أولاً — احصل على مفتاح APIcurl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "inclusionAI/ling-3-1-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="inclusionAI/ling-3-1-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.OPENROUTER_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "inclusionAI/ling-3-1-flash",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);OpenRouter-compatible endpoint — one API for 300+ models.
الموارد والروابط الرسمية
نشر API
مقارنة المضيفين ووقت الاستجابة
الإنتاجية وTTFT وتسعير ذاكرة التخزين المؤقت عبر Groq وCerebras وTogether وDeepInfra وFireworks وBedrock وAzure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
الدرجات حسب المصدر
الدرجات حسب الفئة
نتائج الاختبارات
المواصفات الحية والبنية
تحت الغطاء
Ling 3.1 Flash — high-throughput MoE
- Sparse MoE tuned for serving density
- 175 tok/s sustained output
- 131K context with cheap cache reads
- Non-reasoning fast path — no thinking tokens burned
تاريخ الإصدار
12 أكتوبر 2026
البنية
Ling 3.1 Flash — high-throughput MoE
المعلمات
Not disclosed
الترخيص
Proprietary
نافذة السياق
131,000 tokens
أقصى إخراج
8,192 tokens
الوسائط
text
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.02 · كتابة $0.19 /1M
الاستدلال
—
سعر الإدخال
$0.15/M
سعر الإخراج
$0.8/M
سرعة الإخراج
175 t/s
الزمن حتى أول رمز
—
آخر تحديث
22 أكتوبر 2026
الفاتورة الشهرية المقدرة
الإنفاق الشهري المقدر
$0.00
جارٍ حساب التوفير مقابل GPT-4o…
اقتباس وتضمين
شارة Markdown لـ GitHub
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026ling31flash,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Ling 3.1 Flash},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/ling-3-1-flash}
}تضمين شارة النتيجة
أضف شارة Podium Score المباشرة إلى ملف README على GitHub أو Hugging Face — ترتبط بالترتيب المباشر.
معاينة
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...المزيد من Ling
النماذج البديلة
أقرب البدائل لـ Ling 3.1 Flash استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.