Ling
Ling 3.1 Flash
01.AI’s flash-tier frontier model — high throughput at minimal per-token cost.
बुद्धिमत्ता
88.5 #25
AAQI 56.0
आउटपुट गति
175 t/s
ITL 5.7 ms/tok
ब्लेंडेड मूल्य (3:1)
$0.31 /1M
इनपुट $0.15/M · आउटपुट $0.8/M
कॉन्टेक्स्ट
131K
≈ 328 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Ling 3.1 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।
ताकत और समझौते
जहां यह जीतता है
- 175 tok/s — top-tier flash throughput
- $0.31 blended — among the cheapest frontier-adjacent models
- Strong math/coding for a speed-tier model
ध्यान देने योग्य बातें
- No dedicated reasoning mode
- Text-only — no vision or audio
- Weakest on long agentic traces
किलर उपयोग केस
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.
डेवलपर क्विकस्टार्ट और API
पहले
OPENROUTER_API_KEY सेट करें — API कुंजी प्राप्त करेंcurl 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.
आधिकारिक संसाधन और लिंक
API डिप्लॉयमेंट
होस्ट और लेटेंसी की तुलना
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
स्रोत के अनुसार स्कोर
श्रेणी के अनुसार स्कोर
बेंचमार्क परिणाम
लाइव स्पेक्स और आर्किटेक्चर
अंदर की झलक
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
रिलीज़ तिथि
12 अक्टू॰ 2026
आर्किटेक्चर
Ling 3.1 Flash — high-throughput MoE
पैरामीटर
Not disclosed
लाइसेंस
Proprietary
कॉन्टेक्स्ट विंडो
131,000 tokens
अधिकतम आउटपुट
8,192 tokens
मोडैलिटी
text
कैश मूल्य
रीड $0.02 · राइट $0.19 /1M
रीजनिंग
—
इनपुट कीमत
$0.15/M
आउटपुट कीमत
$0.8/M
आउटपुट गति
175 t/s
पहले टोकन तक का समय
—
डेटा अपडेट
22 अक्टू॰ 2026
अनुमानित मासिक बिल
अनुमानित मासिक खर्च
$0.00
GPT-4o की तुलना में बचत की गणना…
उद्धरण और एम्बेड
GitHub Markdown बैज
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}
}स्कोर बैज एम्बेड करें
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पूर्वावलोकन
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वैकल्पिक मॉडल
क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर Ling 3.1 Flash के निकटतम विकल्प।