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🤗 Hugging Face    |   🤖 ModelScope    |   🐙 OpenRouter    We introduce **Ling-3.1-flash-1019**, an upgraded version of Ling-3.1-flash, with **560B** total parameters, **25B** active parameters per token, and a **1M-token context window**. With further post-training optimizations, **Ling-3.1-flash-1019** demonstrates significant improvements in reasoning and real-world agentic capabilities. Its **AA-Briefcase** score rises from approximately 1400 to **1524 Elo**, while performance on **AutomationBench-AA** increases from 62% to **68%**. The model also makes gains on scientific benchmarks, including **CritPt** (18% → **26%**) and **SciCode** (54% → **57%**). Overall, it scores **44** on the **Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2**, up from 41 for its predecessor. These gains highlight the model's improved capabilities in complex reasoning, multi-step task execution, and agentic workflows across diverse real-world scenarios. The table and diagram below summarize the model’s specifications and architecture.

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$0.3 / M 输入 TokenArtificial Analysis · Ling 3.1 Flash 1019
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Ring-1T

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Ring-flash-2.0

InclusionAI

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1 M = 100 万 Token · 美元计价
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MODEL HANDBOOK

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选型与常见问题
API 价格应该怎么比较?+

先区分输入、输出和缓存价格,再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费,不能直接与 Token 单价比较。

开放权重,就代表可以免费商用吗?+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一,就是最适合我的模型吗?+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本,再选择模型。

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