Ling

Ling 3.1 Flash

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

#25发布于 2026年10月12日·Proprietary·Not disclosed
text131K ctx
智商指数
88.5 #25
AAQI 56.0
输出速度
175 t/s
ITL 5.7 ms/tok
混合价格 (3:1)
$0.31 /1M
输入 $0.15/M · 输出 $0.8/M
上下文
131K
≈ 328 页 A4 · 最大输出 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)

缺少直接基准测量时,雷达图各轴由类别得分近似得出 — 详见 评分方法。

优势与取舍

优势所在

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

需要注意的权衡

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

杀手级用例

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.

开发者快速上手与 API

请先设置 OPENROUTER_API_KEY — 获取 API 密钥
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.

官方资源与链接

API 部署

对比托管商与延迟

Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock 与 Azure 的吞吐量、TTFT 和缓存定价。

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
查看提供商矩阵 →

各榜单得分

实时规格与架构

底层解析
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
发布日期
2026年10月12日
架构
Ling 3.1 Flash — high-throughput MoE
参数量
Not disclosed
开源协议
Proprietary
上下文窗口
131,000 tokens
最大输出
8,192 tokens
模态
text
缓存价格
读 $0.02 · 写 $0.19 /1M
推理
—
输入价格
$0.15/M
输出价格
$0.8/M
输出速度
175 t/s
首Token延迟
—
数据更新
2026年10月22日

每月账单预估

每月预估支出
$0.00
正在计算相对 GPT-4o 的节省额…

引用与嵌入

GitHub Markdown 徽章
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}
}

嵌入评分徽章

将实时 Podium 评分徽章添加到 GitHub 或 Hugging Face README —— 链接回实时排名。

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

更多 Ling 模型

替代模型推荐

基于能力、定价和基准测试得分与 Ling 3.1 Flash 最接近的替代模型。

0 / 4