Ling

Ling 3.1 Flash

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

#25lanzado 12 oct 2026·Proprietary·Not disclosed
text131K ctx
Proveedores de APIEjecutar modelo →Clasificación
Inteligencia
88.5 #25
AAQI 56.0
Velocidad de Salida
175 t/s
ITL 5.7 ms/tok
Precio combinado (3:1)
$0.31 /1M
Entrada $0.15/M · Salida $0.8/M
Contexto
131K
≈ 328 páginas A4 · salida máx. 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)

Los ejes del radar se aproximan a partir de las puntuaciones de categoría cuando faltan mediciones directas — ver Metodología.

Fortalezas y compromisos

Donde gana

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

Puntos a vigilar

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

Casos de uso clave

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.

Inicio rápido para desarrolladores y API

Define primero OPENROUTER_API_KEY — obtener una clave API
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.

Recursos y enlaces oficiales

Despliegue de API

Comparar hosts y latencia

Throughput, TTFT y precios de caché en Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock y Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Ver matriz de proveedores →

Puntuaciones por Fuente

Especificaciones en vivo y arquitectura

Bajo el capó
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
Fecha de Lanzamiento
12 oct 2026
Arquitectura
Ling 3.1 Flash — high-throughput MoE
Parámetros
Not disclosed
Licencia
Proprietary
Ventana de Contexto
131,000 tokens
Salida máx.
8,192 tokens
Modalidades
text
Precios de caché
lectura $0.02 · escritura $0.19 /1M
Razonamiento
—
Precio de Entrada
$0.15/M
Precio de Salida
$0.8/M
Velocidad de Salida
175 t/s
Tiempo al Primer Token
—
Datos actualizados
22 oct 2026

Factura mensual estimada

Gasto mensual estimado
$0.00
Calculando ahorro vs GPT-4o…

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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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