inclusionAI: Ling 3.1 Flash

Ling 3.1 Flash は inclusionAI のテキストモデルです。これはハイブリッド推論の mixture-of-experts モデルで、総パラメータ 560B のうち 25B がアクティブパラメータです。プロバイダーは 2026-10-02 にこれをリリースしました。テキストカテゴリに属するため、画像、音声、動画の作業ではなく言語タスクを対象としています。

このモデルはテキストを入力として受け取り、テキストを出力として返します。コンテキストウィンドウは 262144 トークン、最大出力は 235929 トークンなので、その範囲内で長い入力と長い生成の両方が可能です。ハイブリッド推論モデルであるため、最終回答と並行して推論出力を生成でき、その動作は reasoning パラメータと include_reasoning パラメータで制御できます。mixture-of-experts 設計とは、トークンごとに総パラメータの一部のみがアクティブになることを意味し、同程度の総サイズの dense モデルと比較したスループットを気にする場合に関係します。

実用的なユースケースは、長いコンテキストと推論能力から導かれます。長い文書の分析、大きなファイルの要約、長大なソース資料に対する質問応答は、262144 トークンのウィンドウ内に収まります。コードや技術的な作業は推論モードの恩恵を受け、モデルは回答する前に問題を検討できます。ツール呼び出しがサポートされているため、外部関数を呼び出す必要があるエージェント形式のワークフローにおいて、モデルを意思決定レイヤーとして使用できます。大量のテキストに対する構造化抽出と分類も適した用途であり、seed パラメータにより、実行間で一貫した出力が必要な場合に再現可能なサンプリングが可能になります。

モデルは api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル id "inclusionai/ling-3.1-flash" を使用して呼び出します。サポートされるリクエストパラメータは frequency_penalty、include_reasoning、logprobs、max_tokens、presence_penalty、reasoning、repetition_penalty、seed、stop、temperature、tool_choice、tools、top_k、top_logprobs、top_p です。出力のトークンレベルの詳細が必要な場合は、logprobs と top_logprobs が利用できます。モデルに外部関数を使用させたい場合は、tools と tool_choice を渡します。サンプリング動作は temperature、top_p、top_k、repetition_penalty、presence_penalty、frequency_penalty で制御し、stop シーケンスがサポートされています。

留意すべき点の 1 つは、このモデルがテキスト専用であることです。アプリケーションが画像や音声を直接処理する必要がある場合、このモデルはそれらの入力を受け付けません。推論モードは任意であり、オンまたはオフにできるため、リクエストごとに、追加の推論出力が有用なのか、それとも不要なトークンを増やすだけなのかを判断できます。単純で短いテキストタスクでは、より小さいモデルまたは非推論モデルの方が運用が簡単な場合がありますが、コンテキスト長、推論、ツール呼び出しが決め手となる場合は Ling 3.1 Flash の方が適しています。