inclusionAI: Ling 3.1 Flash

Ling 3.1 Flash to model tekstowy od inclusionAI. Jest to hybrydowy model typu mixture-of-experts z wnioskowaniem, z 25B aktywnych parametrów spośród 560B całkowitej liczby. Dostawca udostępnił go 2026-10-02. Należy do kategorii tekstowej, więc jest przeznaczony do zadań językowych, a nie do pracy z obrazem, dźwiękiem lub wideo.

Model przyjmuje tekst jako dane wejściowe i zwraca tekst jako dane wyjściowe. Jego okno kontekstu wynosi 262144 tokenów, a maksymalne wyjście to 235929 tokenów, więc zarówno długie dane wejściowe, jak i długie generacje są możliwe w tych granicach. Ponieważ jest to hybrydowy model wnioskowania, może generować wynik rozumowania obok ostatecznej odpowiedzi, a to zachowanie można kontrolować za pomocą parametrów reasoning i include_reasoning. Konstrukcja mixture-of-experts oznacza, że tylko ułamek całkowitej liczby parametrów jest aktywny na token, co ma znaczenie, jeśli zależy Ci na przepustowości względem gęstego modelu o podobnej całkowitej wielkości.

Praktyczne przypadki użycia wynikają z długiego kontekstu i zdolności wnioskowania. Analiza długich dokumentów, streszczanie dużych plików oraz odpowiadanie na pytania na podstawie obszernego materiału źródłowego mieszczą się w oknie 262144 tokenów. Praca z kodem i zadaniami technicznymi korzysta z trybu wnioskowania, w którym model może przeanalizować problem przed udzieleniem odpowiedzi. Wywoływanie narzędzi jest obsługiwane, więc model może być używany jako warstwa decyzyjna w przepływach pracy w stylu agentowym, które muszą wywoływać funkcje zewnętrzne. Ustrukturyzowane wyodrębnianie i klasyfikacja dużych partii tekstu również dobrze pasują, a parametr seed umożliwia powtarzalne próbkowanie, gdy potrzebne są spójne wyniki między uruchomieniami.

Model wywołujesz przez kompatybilne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu "inclusionai/ling-3.1-flash". Obsługiwane parametry żądania to frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs i top_p. Jeśli chcesz uzyskać szczegóły na poziomie tokenów w wynikach, dostępne są logprobs i top_logprobs. Jeśli chcesz, aby model korzystał z funkcji zewnętrznych, przekaż tools i tool_choice. Zachowanie próbkowania jest kontrolowane za pomocą temperature, top_p, top_k, repetition_penalty, presence_penalty i frequency_penalty, a sekwencje stop są obsługiwane.

Jedna rzecz do zapamiętania: model obsługuje wyłącznie tekst. Jeśli Twoja aplikacja musi bezpośrednio przetwarzać obrazy lub dźwięk, ten model nie przyjmie takich danych wejściowych. Tryb wnioskowania jest opcjonalny i można go włączyć lub wyłączyć, więc możesz zdecydować dla każdego żądania, czy dodatkowy wynik rozumowania jest przydatny, czy tylko dodaje tokeny, których nie potrzebujesz. W przypadku prostych, krótkich zadań tekstowych mniejszy model lub model bez wnioskowania może być prostszy w obsłudze, podczas gdy Ling 3.1 Flash lepiej pasuje, gdy czynnikiem decydującym jest długość kontekstu, wnioskowanie lub wywoływanie narzędzi.