inclusionAI: Ling 3.1 Flash

Ling 3.1 Flash é um modelo de texto da inclusionAI. É um modelo misto de especialistas com raciocínio híbrido, com 25B parâmetros ativos de um total de 560B. O fornecedor lançou-o em 2026-10-02. Situa-se na categoria de texto, por isso destina-se a tarefas de linguagem e não a trabalho com imagens, áudio ou vídeo.

O modelo recebe texto como entrada e devolve texto como saída. A sua janela de contexto é de 262144 tokens, e a saída máxima é de 235929 tokens, por isso tanto entradas longas como gerações longas são possíveis dentro desses limites. Como é um modelo de raciocínio híbrido, pode produzir saída de raciocínio juntamente com a resposta final, e esse comportamento pode ser controlado através dos parâmetros reasoning e include_reasoning. O design misto de especialistas significa que apenas uma fração do total de parâmetros está ativa por token, o que é relevante se lhe interessar o débito em relação a um modelo denso de tamanho total semelhante.

Os casos de uso práticos decorrem do contexto longo e da capacidade de raciocínio. Análise de documentos longos, resumo de ficheiros grandes e resposta a perguntas sobre material de origem extenso cabem dentro da janela de 262144 tokens. Trabalho de código e técnico beneficia do modo de raciocínio, onde o modelo pode trabalhar um problema antes de responder. A chamada de ferramentas é suportada, por isso o modelo pode ser usado como a camada de decisão em fluxos de trabalho estilo agente que precisam de chamar funções externas. Extração estruturada e classificação sobre grandes lotes de texto também são aplicações razoáveis, e o parâmetro seed permite amostragem reproduzível quando precisa de saídas consistentes entre execuções.

Chama o modelo através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo "inclusionai/ling-3.1-flash". Os parâmetros de pedido suportados são 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 quiser detalhe ao nível do token na saída, logprobs e top_logprobs estão disponíveis. Se quiser que o modelo use funções externas, passe tools e tool_choice. O comportamento de amostragem é controlado com temperature, top_p, top_k, repetition_penalty, presence_penalty e frequency_penalty, e as sequências de paragem são suportadas.

Uma coisa a ter em conta é que o modelo é apenas de texto. Se a sua aplicação precisa de processar imagens ou áudio diretamente, este modelo não aceitará essas entradas. O modo de raciocínio é opcional e pode ser ligado ou desligado, por isso pode decidir por pedido se a saída de raciocínio extra é útil ou apenas acrescenta tokens de que não precisa. Para tarefas de texto curto e simples, um modelo mais pequeno ou sem raciocínio pode ser mais simples de operar, enquanto o Ling 3.1 Flash é a melhor opção quando o comprimento do contexto, o raciocínio ou a chamada de ferramentas são os fatores decisivos.