inclusionAI: Ling 3.1 Flash

Ling 3.1 Flash è un modello testuale di inclusionAI. È un modello mixture-of-experts con ragionamento ibrido, con 25B parametri attivi su 560B totali. Il provider lo ha rilasciato il 2026-10-02. Rientra nella categoria testo, quindi è pensato per attività linguistiche rather than image, audio o video.

Il modello accetta testo come input e restituisce testo come output. La sua finestra di contesto è di 262144 token, e l'output massimo è di 235929 token, quindi sia input lunghi sia generazioni lunghe sono possibili entro questi limiti. Poiché è un modello di ragionamento ibrido, può produrre output di ragionamento insieme alla sua risposta finale, e questo comportamento può essere controllato tramite i parametri reasoning e include_reasoning. Il design mixture-of-experts significa che solo una frazione dei parametri totali è attiva per token, il che è rilevante se ti interessa il throughput rispetto a un modello dense di dimensioni totali simili.

I casi d'uso pratici derivano dal contesto lungo e dalla capacità di ragionamento. L'analisi di documenti lunghi, la summarizzazione di file di grandi dimensioni e il question answering su materiale sorgente esteso rientrano nella finestra di 262144 token. Il codice e il lavoro tecnico traggono vantaggio dalla modalità di ragionamento, in cui il modello può elaborare un problema prima di rispondere. Il tool calling è supportato, quindi il modello può essere usato come livello decisionale in flussi di lavoro in stile agente che devono chiamare funzioni esterne. L'estrazione strutturata e la classificazione su grandi lotti di testo sono anch'esse applicazioni ragionevoli, e il parametro seed consente un campionamento riproducibile quando hai bisogno di output coerenti tra esecuzioni.

Chiami il modello tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando il model id "inclusionai/ling-3.1-flash". I parametri di richiesta supportati sono frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs e top_p. Se vuoi dettagli a livello di token sull'output, logprobs e top_logprobs sono disponibili. Se vuoi che il modello usi funzioni esterne, passa tools e tool_choice. Il comportamento di campionamento è controllato con temperature, top_p, top_k, repetition_penalty, presence_penalty e frequency_penalty, e le sequenze di stop sono supportate.

Una cosa da tenere a mente è che il modello è solo testo. Se la tua applicazione deve elaborare immagini o audio direttamente, questo modello non accetterà quegli input. La modalità di ragionamento è opzionale e può essere attivata o disattivata, quindi puoi decidere per ogni richiesta se l'output di ragionamento extra è utile o aggiunge solo token di cui non hai bisogno. Per attività testuali brevi e semplici, un modello più piccolo o non di ragionamento può essere più semplice da gestire, mentre Ling 3.1 Flash è la scelta migliore quando la lunghezza del contesto, il ragionamento o il tool calling sono i fattori decisivi.