Ling

Ling 3.1 Flash

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

#25lançado 12 de out. de 2026·Proprietary·Not disclosed
text131K ctx
Provedores de APIExecutar modelo →Ranking
Inteligência
88.5 #25
AAQI 56.0
Velocidade de saída
175 t/s
ITL 5.7 ms/tok
Preço combinado (3:1)
$0.31 /1M
Entrada $0.15/M · Saída $0.8/M
Contexto
131K
≈ 328 páginas A4 · saída 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)

Os eixos do radar são aproximados a partir dos scores de categoria quando faltam medições diretas — veja Metodologia.

Pontos fortes e trade-offs

Onde vence

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

Pontos de atenção

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

Casos de uso matadores

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 do desenvolvedor e API

Defina primeiro OPENROUTER_API_KEY — obter uma chave de 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 e links oficiais

Implantação de API

Comparar hosts e latência

Throughput, TTFT e preços de cache na Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock e Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Ver matriz de provedores →

Pontuações por fonte

Especificações ao vivo e arquitetura

Por baixo do capô
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 de lançamento
12 de out. de 2026
Arquitetura
Ling 3.1 Flash — high-throughput MoE
Parâmetros
Not disclosed
Licença
Proprietary
Janela de contexto
131,000 tokens
Saída máx.
8,192 tokens
Modalidades
text
Preços de cache
leitura $0.02 · escrita $0.19 /1M
Raciocínio
—
Preço de entrada
$0.15/M
Preço de saída
$0.8/M
Velocidade de saída
175 t/s
Tempo até o primeiro token
—
Dados atualizados
22 de out. de 2026

Fatura mensal estimada

Gasto mensal estimado
$0.00
Calculando economia 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}
}

Incorporar selo de pontuação

Adicione um selo de Podium Score ao seu README no GitHub ou Hugging Face — ele aponta para o ranking ao vivo.

Pré-visualização
Ling 3.1 Flash LLMPodium Score
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