Ling
Ling 3.1 Flash
01.AI’s flash-tier frontier model — high throughput at minimal per-token cost.
ดัชนีปัญญา
88.5 #25
AAQI 56.0
ความเร็วขาออก
175 t/s
ITL 5.7 ms/tok
ราคาเฉลี่ย (3:1)
$0.31 /1M
ขาเข้า $0.15/M · ขาออก $0.8/M
บริบท
131K
≈ 328 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 8,192
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Ling 3.1 Flash
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี
จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน
จุดที่ชนะ
- 175 tok/s — top-tier flash throughput
- $0.31 blended — among the cheapest frontier-adjacent models
- Strong math/coding for a speed-tier model
สิ่งที่ต้องระวัง
- No dedicated reasoning mode
- Text-only — no vision or audio
- Weakest on long agentic traces
กรณีใช้งานเด็ด
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.
ควิกสตาร์ตสำหรับนักพัฒนาและ API
ตั้งค่า
OPENROUTER_API_KEY ก่อน — รับคีย์ APIcurl 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.
ทรัพยากรและลิงก์อย่างเป็นทางการ
การใช้งาน API
เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง
อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล
คะแนนแยกตามหมวดหมู่
ผลการทดสอบ Benchmark
สเปกสดและสถาปัตยกรรม
ภายใต้ฝากระโปรง
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
วันที่เปิดตัว
12 ต.ค. 2569
สถาปัตยกรรม
Ling 3.1 Flash — high-throughput MoE
พารามิเตอร์
Not disclosed
สัญญาอนุญาต
Proprietary
ขนาดคอนเทกซ์
131,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด
8,192 tokens
โมดัลิตี
text
ราคาแคช
อ่าน $0.02 · เขียน $0.19 /1M
การให้เหตุผล
—
ราคาขาเข้า
$0.15/M
ราคาขาออก
$0.8/M
ความเร็วขาออก
175 t/s
เวลาถึงโทเค็นแรก
—
อัปเดตข้อมูล
22 ต.ค. 2569
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
$0.00
กำลังคำนวณการประหยัดเทียบ GPT-4o…
อ้างอิงและฝัง
ป้าย 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}
}ฝังป้ายคะแนน
เพิ่มป้าย Podium Score แบบสดลงใน README ของ GitHub หรือ Hugging Face — ลิงก์กลับไปยังอันดับสด
ตัวอย่าง
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...โมเดลอื่นจาก Ling
โมเดลทางเลือก
ทางเลือกที่ใกล้เคียงที่สุดสำหรับ Ling 3.1 Flash โดยอิงตามความสามารถ ราคา และคะแนนเบนช์มาร์ก