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Ling 3.1 Flash

01.AI’s flash-tier frontier model — high throughput at minimal per-token cost.

#25veröffentlicht 12. Okt. 2026·Proprietary·Not disclosed
text131K ctx
API-AnbieterModell ausführen →Rangliste
Intelligenz
88.5 #25
AAQI 56.0
Ausgabegeschwindigkeit
175 t/s
ITL 5.7 ms/tok
Blended-Preis (3:1)
$0.31 /1M
Input $0.15/M · Output $0.8/M
Kontext
131K
≈ 328 A4-Seiten · max. Output 8,192

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

Ling 3.1 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (50)Mathematics (78)Hard Science (GPQA) (85)Agentic & Tool Use (58)Knowledge (MMLU) (42)Vision / Multimodal (40)

Radar-Achsen sind aus Kategorie-Scores approximiert, wo direkte Benchmark-Messungen fehlen — siehe Methodik.

Stärken & Trade-offs

Wo das Modell gewinnt

  • 175 tok/s — top-tier flash throughput
  • $0.31 blended — among the cheapest frontier-adjacent models
  • Strong math/coding for a speed-tier model

Worauf achten

  • No dedicated reasoning mode
  • Text-only — no vision or audio
  • Weakest on long agentic traces

Killer-Anwendungsfälle

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.

Developer-Quickstart & API

Setzen Sie zuerst OPENROUTER_API_KEY — API-Schlüssel holen
curl 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."}]
  }'

OpenRouter-compatible endpoint — one API for 300+ models.

Offizielle Ressourcen & Links

API-Bereitstellung

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Durchsatz, TTFT und Cache-Preise bei Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock und Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
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Ergebnisse nach Quelle

Live-Spezifikationen & Architektur

Unter der Haube
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
Veröffentlichungsdatum
12. Okt. 2026
Architektur
Ling 3.1 Flash — high-throughput MoE
Parameter
Not disclosed
Lizenz
Proprietary
Kontextfenster
131,000 tokens
Max. Ausgabe
8,192 tokens
Modalitäten
text
Cache-Preise
Lesen $0.02 · Schreiben $0.19 /1M
Reasoning
—
Eingabepreis
$0.15/M
Ausgabepreis
$0.8/M
Ausgabegeschwindigkeit
175 t/s
Zeit bis zum ersten Token
—
Daten aktualisiert
22. Okt. 2026

Geschätzte Monatsrechnung

Geschätzte Monatsausgaben
$0.00
Ersparnis ggü. GPT-4o wird berechnet…

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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}
}

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