Ling

Ling 3.1 Flash

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

#25rilasciato il 12 ott 2026·Proprietary·Not disclosed
text131K ctx
Provider APIEsegui modello →Classifica
Intelligenza
88.5 #25
AAQI 56.0
Velocità Uscita
175 t/s
ITL 5.7 ms/tok
Prezzo combinato (3:1)
$0.31 /1M
Input $0.15/M · Output $0.8/M
Contesto
131K
≈ 328 pagine A4 · output max 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)

Gli assi radar sono approssimati dai punteggi di categoria dove mancano misurazioni dirette — vedi Metodologia.

Punti di forza e compromessi

Dove vince

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

A cosa fare attenzione

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

Casi d'uso killer

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.

Quickstart per sviluppatori e API

Imposta prima OPENROUTER_API_KEY — ottieni una chiave 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.

Risorse e link ufficiali

Deployment API

Confronta host e latenza

Throughput, TTFT e prezzi cache su Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock e Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Vedi matrice provider →

Punteggi per Fonte

Specifiche live e architettura

Sotto il cofano
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
Data di Rilascio
12 ott 2026
Architettura
Ling 3.1 Flash — high-throughput MoE
Parametri
Not disclosed
Licenza
Proprietary
Finestra di Contesto
131,000 tokens
Output max
8,192 tokens
Modalità
text
Prezzi cache
lettura $0.02 · scrittura $0.19 /1M
Ragionamento
—
Prezzo Ingresso
$0.15/M
Prezzo Uscita
$0.8/M
Velocità Uscita
175 t/s
Tempo al Primo Token
—
Dati aggiornati
22 ott 2026

Stima bolletta mensile

Spesa mensile stimata
$0.00
Calcolo risparmio vs GPT-4o…

Cita e incorpora

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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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