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inclusionAIWelcome to the official repository for LLaDA-Image, a unified model for high-quality image generation and editing. LLaDA-Image is a competitive 6B-parameter open-source unified image generation and editing model family. It includes **LLaDA-Image**, a 50-step Base model for high-quality text-to-image generation and instruction-guided editing, and **LLaDA-Image-Turbo**, a 4-step distilled model for fast generation and editing. Both variants support practical text-to-image generation, VQ-conditioned generation, reference-image editing, and Chinese--English text rendering. This repository provides the checkpoints and Diffusers-based inference code for the LLaDA-Image model family.
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詳細を見る ↗LLaDA-Image-Turbo
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詳細を見る ↗LLaDA-MoE-7B-A1B-Base
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詳細を見る ↗LLaDA-MoE-7B-A1B-Instruct
inclusionAI**LLaDA-MoE** is a new and upgraded series of the LLaDA diffusion language model. This pre-release includes two cutting-edge models: On HumanEval, dInfer achieves over 1,100 TPS at batch size 1, and averages more than 800 TPS across six benchmarks on a single node with 8 H800 GPUs. For questions, collaborations, or feedback, please reach out via Hugging Face or open an issue in the repository.
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詳細を見る ↗LLaDA2.0-mini
inclusionAI**LLaDA2.0-mini** is a diffusion language model featuring a 16BA1B Mixture-of-Experts (MoE) architecture. As an enhanced, instruction-tuned iteration of the LLaDA series, it is optimized for practical applications. + **Leading MoE Architecture**: The open-source **Mixture-of-Experts (MoE) diffusion large language model** continually trained on the Ling2.0 series with approximately **20 trillion tokens**. + **Efficient Inference**: With **16 billion total parameters**, only **1.4 billion** are activated during inference. LLaDA2.0-mini significantly reduces computational costs while outperforming open-source dense models of similar scale. + **Impressive Performance on Code & Complex Reasoning**: Excels in tasks such as **code generation** and **advanced mathematical reasoning**, demonstrating strong reasoning capabilities. + **Tool Use**: Supports **tool calling** and achieves excellent performance in complex agent-based tasks. + **Open & Extensible**: Fully open-source with commitment to transparency. We plan to release a **leading inference framework** in the future and continue investing in cutting-edge areas like **diffusion LLMs (dLLM)** to drive disruptive innovation. + **Supercharged Reasoning with LLaDA 2.0:** LLaDA 2.0 series will be fine-tuned with **Reinforcement Learning**, unlocking a new level of sophisticated reasoning and problem-solving abilities. + **Tools for Innovators:** The model was finetuned on the dFactory framework using Fully Sharded Data Parallel (FSDP2). We have begun open-sourcing dFactory and will continuously release our advanced post-training technologies. Whether you want to master the current model or build your own customized versions, you'll have the tools you need. Stay tuned for more updates!
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詳細を見る ↗LLaDA2.0-mini-preview
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詳細を見る ↗LLaDA2.0-Uni
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詳細を見る ↗LLaDA2.1-flash
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inclusionAI🚀 **LLaDA2.1-flash** is now live on **ZenmuxAI**! Try it via API 🛠️ or Chat 💬: https://zenmux.ai/inclusionai/llada2.1-flash **LLaDA2.1-mini** is a diffusion language model of the LLaDA series featuring the editing enhancement. It significantly improves inference speed while delivering strong task performance. Benchmark Qwen3-8B (no_think) (Score) Ling-mini-2.0 (Score) LLaDA2.0-mini (Score | TPF) LLaDA2.1-mini (S Mode) (Score | TPF) LLaDA2.1-mini (Q Mode) (Score | TPF)
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詳細を見る ↗LLaDA2.2-flash
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inclusionAI**LLaDA2.2-mini** is the lightweight variant of the agentic diffusion language model in the LLaDA2 series. Built upon the LLaDA2.0-mini architecture, it inherits the core innovations of the LLaDA2.2 series — **Levenshtein Editing** (introducing `DELETE` and `INSERT` control tokens) — enabling long-context tool calling, multi-turn interaction, and robust error correction, while maintaining a smaller parameter footprint and lower inference cost. For more details, please refer to our technical report. The following table compares **LLaDA2.0-mini**, **LLaDA2.1-mini**, and **LLaDA2.2-mini** across General and Agentic capabilities. General Function Calling BFCL v4 25.05 28.44 47.68 BFCL v3 70.72 72.06 69.02 Math AIME 2026 37.71 40.37 35.05 OlympiadBench 67.70 64.30 61.11 Coding LiveCodeBench v6 27.70 28.80 28.14 MultiPL-E 67.46 64.16 65.26 Instruction Following IFBench 32.33 31.60 24.93 Multi-IF 60.58 58.43 57.03 Reasoning KOR-Bench 49.92 46.64 43.60 Knowledge GPQA-Diamond 47.76 48.36 44.41 Long Context LongBench v2 15.51 12.13 34.99 General Average 45.68 45.03 46.47 Agentic Agent τ²-Bench - - 57.50 Claw-Eval - - 57.16 PinchBench - - 62.33 Agentic Average - - 59.00
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inclusionAIMing-3.0-tts-0.5B Dense 0.5B multilingual speech synthesis with paralinguistic and free-form control. This repository contains **Ming-3.0-tts-0.5B**, the dense Ming-3.0-tts checkpoint built on Qwen2.5-0.5B. The checkpoint includes the backbone, DiT head, audio tokenizer, speaker encoder and text tokenizer. > **Inference requires the Ming-3.0-tts GitHub repository.** This Hugging Face repository is for checkpoint distribution and does not provide a standalone inference setup. Clone the GitHub repository and follow its README for the current dependencies, inference code and usage instructions. The CLI scripts and Python APIs referenced below are provided by the GitHub repository.
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inclusionAIThe newly released Ming-flash-omni 2.0 leverages the Ling-2.0 architecture—a Mixture-of-Experts (MoE) framework comprising 100B total and 6B active parameters. Representing a generational advancement over its predecessor, it establishes new State-of-the-Art (SOTA) benchmarks among open-source omni-MLLMs. Ming-flash-omni 2.0 effectively synergizes foundational abilities with specialized domain expertise. In particular, it exhibits superior performance in visual encyclopedic knowledge, immersive speech synthesis, and high-dynamic image generation and manipulation. Compared to Ming-flash-omni Preview, Ming-flash-omni 2.0 focuses on optimizing capabilities across the following key domains: - **Expert-level Multimodal Cognition**: It accurately identifies plants and animals, recognizing cultural references (from regional cuisines to global landmarks), and delivering expert-level analysis of artifacts, including era, form, and craftsmanship. By synergizing high-resolution visual capture with a vast knowledge graph, the model achieves "vision-to-knowledge" synthesis, enabling superior knowledge understanding. You can download our latest model from both Huggingface and ModelScope. For previous version model like Ming-flash-omni-Preview, Please refer to this link.
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inclusionAIMing-flash-omni Preview, an upgraded version of Ming-Omni, built upon a sparser Mixture-of-Experts (MoE) variant of Ling-Flash-2.0 with 100B total parameters, of which only 6B are active per token. Compared to its predecessor, the upgraded version exhibits substantial improvements across multimodal understanding and generation. We significantly advance speech recognition capabilities, achieving state-of-the-art performance in both contextual ASR and dialect-aware ASR. In image generation, Ming-flash-omni Preview introduces high-fidelity text rendering and demonstrates marked gains in scene consistency and identity preservation during image editing. Furthermore, Ming-flash-omni Preview introduces generative segmentation, a capability that not only achieves strong standalone segmentation performance but also enhances spatial control in image generation and improves editing consistency. It demonstrates highly competitive results in various modal benchmarks compared to industry-leading models. Compared to Ming-lite-omni v1.5, Ming-flash-omni Preview features key optimizations in the following 3 areas: - **Sparse MoE Architecture for Omni-Modality**: The Sparse MoE Architecture for Omni-Modality features a 100B-A6B MoE backbone (an extension of Ling-Flash-2.0). To ensure uniform expert activation and stable training across all modalities, Ming-flash-omni Preview employs a Dual-Balanced Routing Mechanism that combines an Auxiliary Load Balancing Loss with a Modality-Level Router Bias Update. - **Generative Segmentation-as-Editing Paradigm**: It unifies segmentation and editing into a semantics-preserving generation task, and achieves $0.90$ on GenEval, surpassing non-RL methods in fine-grained spatial control. - **Context-Aware and Dialectal Speech Recognition**: Ming-flash-omni Preview sets a new State-of-the-Art performance across all 12 ContextASR benchmarks, and it significantly improves recognition performance for 15 Chinese dialects. You can download our latest model from both Huggingface and ModelScope. For previous version model like Ming-Lite-Omni v1.5, Please refer to this link.
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