Ling
Ling 3.1 Flash
01.AI’s flash-tier frontier model — high throughput at minimal per-token cost.
知能指数
88.5 #25
AAQI 56.0
出力速度
175 t/s
ITL 5.7 ms/tok
ブレンド価格 (3:1)
$0.31 /1M
入力 $0.15/M · 出力 $0.8/M
コンテキスト
131K
約 328 枚のA4ページ · 最大出力 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Ling 3.1 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
直接のベンチマーク測定がない場合、レーダー軸はカテゴリスコアから近似されます — 評価方法 を参照。
強みとトレードオフ
強み
- 175 tok/s — top-tier flash throughput
- $0.31 blended — among the cheapest frontier-adjacent models
- Strong math/coding for a speed-tier model
注意すべきトレードオフ
- No dedicated reasoning mode
- Text-only — no vision or audio
- Weakest on long agentic traces
キラーユースケース
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.
開発者向けクイックスタートとAPI
まず
OPENROUTER_API_KEY を設定 — APIキーを取得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."}]
}'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.
公式リソースとリンク
API デプロイ
ホストとレイテンシを比較
Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock、Azure 全体のスループット、TTFT、キャッシュ料金。
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
ソース別スコア
カテゴリー別スコア
ベンチマーク結果
ライブスペックとアーキテクチャ
内部構造
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
リリース日
2026年10月12日
アーキテクチャ
Ling 3.1 Flash — high-throughput MoE
パラメータ数
Not disclosed
ライセンス
Proprietary
コンテキストウィンドウ
131,000 tokens
最大出力
8,192 tokens
モダリティ
text
キャッシュ料金
読み取り $0.02 · 書き込み $0.19 /1M
推論
—
入力価格
$0.15/M
出力価格
$0.8/M
出力速度
175 t/s
最初のトークンまでの時間
—
データ更新日
2026年10月22日
月額請求の見積もり
月額見積もり
$0.00
GPT-4o との節約額を計算中…
引用と埋め込み
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@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}
}スコアバッジを埋め込む
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代替モデル
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