Ling

Ling 3.1 Flash

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

#25выпущена 12 окт. 2026 г.·Proprietary·Not disclosed
text131K ctx
API-провайдерыЗапустить модель →Рейтинг
Интеллект
88.5 #25
AAQI 56.0
Скорость вывода
175 t/s
ITL 5.7 ms/tok
Смешанная цена (3:1)
$0.31 /1M
Вход $0.15/M · Выход $0.8/M
Контекст
131K
≈ 328 стр. A4 · макс. выход 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)

Оси радара приближены по категорийным оценкам там, где нет прямых бенчмарк-измерений — см. Методология.

Сильные стороны и компромиссы

Где модель выигрывает

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

На что обратить внимание

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

Киллер-сценарии

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.

Быстрый старт для разработчика и API

Сначала задайте OPENROUTER_API_KEY — получить ключ 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.

Официальные ресурсы и ссылки

Развёртывание API

Хосты и задержка

Пропускная способность, TTFT и цены на кэш у Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock и Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Матрица провайдеров →

Оценки по источникам

Живые характеристики и архитектура

Под капотом
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
Дата выпуска
12 окт. 2026 г.
Архитектура
Ling 3.1 Flash — high-throughput MoE
Параметры
Not disclosed
Лицензия
Proprietary
Контекстное окно
131,000 tokens
Макс. вывод
8,192 tokens
Модальности
text
Цены кэша
чтение $0.02 · запись $0.19 /1M
Рассуждение
—
Цена ввода
$0.15/M
Цена вывода
$0.8/M
Скорость вывода
175 t/s
Время до первого токена
—
Данные обновлены
22 окт. 2026 г.

Оценка ежемесячного счёта

Оценка расходов в месяц
$0.00
Считаем экономию против GPT-4o…

Цитирование и вставка

Бейдж GitHub Markdown
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}
}

Бейдж оценки для README

Живой бейдж Podium Score для README на GitHub или Hugging Face — ведёт на актуальный рейтинг.

Превью
Ling 3.1 Flash LLMPodium Score
Markdown
Loading badge snippet...
HTML
Loading badge snippet...

Ещё от Ling

Альтернативные модели

Ближайшие альтернативы для Ling 3.1 Flash по возможностям, цене и бенчмаркам.

0 / 4
Сравнить →