inclusionAI: Ling 3.1 Flash

Ling 3.1 Flash es un modelo de texto de inclusionAI. Es un modelo de mezcla de expertos con razonamiento híbrido, con 25B parámetros activos de 560B en total. El proveedor lo lanzó el 2026-10-02. Se sitúa en la categoría de texto, por lo que está orientado a tareas de lenguaje en lugar de trabajo con imágenes, audio o vídeo.

El modelo toma texto como entrada y devuelve texto como salida. Su ventana de contexto es de 262144 tokens, y la salida máxima es de 235929 tokens, por lo que tanto las entradas largas como las generaciones largas son posibles dentro de esos límites. Debido a que es un modelo de razonamiento híbrido, puede producir salida de razonamiento junto con su respuesta final, y ese comportamiento se puede controlar mediante los parámetros reasoning e include_reasoning. El diseño de mezcla de expertos significa que solo una fracción del total de parámetros está activa por token, lo cual es relevante si te importa el rendimiento en relación con un modelo denso de tamaño total similar.

Los casos de uso prácticos se derivan del contexto largo y la capacidad de razonamiento. El análisis de documentos largos, el resumen de archivos grandes y la respuesta a preguntas sobre material de origen extenso encajan dentro de la ventana de 262144 tokens. El código y el trabajo técnico se benefician del modo de razonamiento, donde el modelo puede trabajar en un problema antes de responder. Se admite el llamamiento a herramientas, por lo que el modelo se puede usar como la capa de decisión en flujos de trabajo estilo agente que necesitan llamar a funciones externas. La extracción estructurada y la clasificación sobre grandes lotes de texto también son encajes razonables, y el parámetro seed permite un muestreo reproducible cuando necesitas salidas consistentes entre ejecuciones.

Llamas al modelo a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "inclusionai/ling-3.1-flash". Los parámetros de solicitud admitidos son frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs y top_p. Si quieres detalle a nivel de token en la salida, logprobs y top_logprobs están disponibles. Si quieres que el modelo use funciones externas, pasa tools y tool_choice. El comportamiento de muestreo se controla con temperature, top_p, top_k, repetition_penalty, presence_penalty y frequency_penalty, y se admiten secuencias de parada.

Una cosa a tener en cuenta es que el modelo es solo de texto. Si tu aplicación necesita procesar imágenes o audio directamente, este modelo no aceptará esas entradas. El modo de razonamiento es opcional y se puede activar o desactivar, por lo que puedes decidir por solicitud si la salida de razonamiento adicional es útil o simplemente añade tokens que no necesitas. Para tareas de texto cortas y sencillas, un modelo más pequeño o sin razonamiento puede ser más simple de operar, mientras que Ling 3.1 Flash es el mejor encaje cuando la longitud del contexto, el razonamiento o el llamamiento a herramientas son los factores decisivos.