지능 지수
88.5 #25
AAQI 56.0
출력 속도
175 t/s
ITL 5.7 ms/tok
블렌디드 가격 (3:1)
$0.31 /1M
입력 $0.15/M · 출력 $0.8/M
컨텍스트
131K
≈ A4 328페이지 · 최대 출력 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Ling 3.1 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
직접적인 벤치마크 측정이 없는 경우 레이더 축은 카테고리 점수로 근사됩니다 — 평가 방법 참조.
강점과 트레이드오프
강점
- 175 tok/s — top-tier flash throughput
- $0.31 blended — among the cheapest frontier-adjacent models
- Strong math/coding for a speed-tier model
주의할 점
- No dedicated reasoning mode
- Text-only — no vision or audio
- Weakest on long agentic traces
핵심 사용 사례
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.
개발자 퀵스타트 및 API
먼저
OPENROUTER_API_KEY를 설정하세요 — API 키 발급curl 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.
공식 리소스 및 링크
API 배포
호스트 및 레이턴시 비교
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock, Azure의 처리량, TTFT, 캐시 가격.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
출처별 점수
카테고리별 점수
벤치마크 결과
실시간 스펙 및 아키텍처
내부 구조
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
출시일
2026년 10월 12일
아키텍처
Ling 3.1 Flash — high-throughput MoE
파라미터 수
Not disclosed
라이선스
Proprietary
컨텍스트 창
131,000 tokens
최대 출력
8,192 tokens
모달리티
text
캐시 가격
읽기 $0.02 · 쓰기 $0.19 /1M
추론
—
입력 가격
$0.15/M
출력 가격
$0.8/M
출력 속도
175 t/s
첫 토큰 생성 시간
—
데이터 업데이트
2026년 10월 22일
월 예상 청구액
월 예상 지출
$0.00
GPT-4o 대비 절감액 계산 중…
인용 및 임베드
GitHub Markdown 배지
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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}
}점수 배지 삽입
GitHub 또는 Hugging Face README에 실시간 Podium 점수 배지를 추가하세요 — 실시간 순위로 연결됩니다.
미리보기
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Loading badge snippet...Ling의 다른 모델
대체 모델
성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 Ling 3.1 Flash의 주요 대체 모델.