螞蟻開源 Ling-3.1-flash
先了解這件事
2026年10月13日，inclusionAI 發佈 Ling-3.1-flash，稱其為原生混合推理模型，並以 Ling-3.0-flash 為基礎升級架構及實際任務能力。報道指模型總參數量為 560B，每個 token 啟用 25B 參數，支援 1M-token 上下文窗口；亦列出 Terminal-Bench 4.0、SWE-bench Pro、FrontierSWE 等基準的表現，但未提供具體分數，並附有 SGLang 與 vLLM 部署指引。10月15日，第一財經報道螞蟻百靈正式開源該模型，讓團隊可在自有任務與算力環境中檢驗其能力及推理效率；報道所列參數量、每個 Token 激活量及上下文長度均為約數或最高支援規格。
AI 根據報道生成 · 50 分鐘前更新
事件進展
2 個進展
- 10月15日 09:31 · 1 篇報道螞蟻百靈開源 Ling-3.1-flash第一財經：螞蟻百靈正式開源 Ling-3.1-flash
- 10月13日 19:16 · 1 篇報道inclusionAI 發佈 Ling-3.1-flash螞蟻 inclusionAI：HuggingFace 新模型：inclusionAI 發佈 Ling-3.1-flash 原生混合推理模型
報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
- 第一財經螞蟻百靈正式開源 Ling-3.1-flash
螞蟻百靈於10月15日正式開源 Ling-3.1-flash，讓團隊可在自有任務與算力環境中檢驗模型能力及推理效率。該模型總參數約560B，每個Token激活約25B，最高支援1M上下文。
- 螞蟻 inclusionAI：HuggingFace 新模型inclusionAI 發佈 Ling-3.1-flash 原生混合推理模型
inclusionAI 發佈 Ling-3.1-flash，稱其在 Ling-3.0-flash 基礎上升級架構及實際任務能力。模型總參數量為 560B、每個 token 啟用 25B 參數，支援 1M-token 上下文窗口。材料列出其在 Terminal-Bench 4.0、SWE-bench Pro、FrontierSWE 等基準的表現，並提供 SGLang 與 vLLM 部署指引。
本事件熱度走勢
當前熱度 3·可比範圍峯值 4（10月15日 00:00）·近 24 小時可比範圍變化 –
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