How many parameters does Ling-3.0-flash have?
124B in total, with 5.1B activated per token.
LI
Ling-3.0-flash
推理大模型编程大模型别名：inclusionAI/Ling-3.0-flash
发布时间: 2026-08-02浏览量: 0
Ling-3.0-flash 是蚂蚁集团 inclusionAI 发布的原生混合推理模型，总参数 124B、激活 5.1B，采用 KDA+MLA 混合线性注意力，256K 上下文，MIT 许可开源。
数据优先来自官方发布（GitHub、Hugging Face、论文），其次为评测基准官方结果，最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
Ling-3.0-flash
模型基本信息
推理过程
支持
思考模式
思考模式 (默认)常规模式
上下文长度
256K tokens
最大输出长度
暂无数据
模型类型
推理大模型
输入/输出模态
文本 → 文本
发布时间
2026-08-02
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
是
总参数 / 激活参数
1240亿 / 51亿
知识截止
暂无数据
Ling-3.0-flash
开源和体验地址
Ling-3.0-flash
官方介绍与博客
官方论文
DataLearnerAI博客
暂无
Ling-3.0-flash
API接口信息
接口速度
暂无数据
暂无公开的 API 定价信息。
Ling-3.0-flash
评测结果
Ling-3.0-flash 当前已收录的代表性评测结果包括 MedScribe（54 / 107，得分 80.90）、MedCode（90 / 105，得分 32.27）、EMB (Excel Modeling)（68 / 75，得分 25.01）。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格，便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。
客服与业务流程
共 1 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
临床工作与医疗决策
共 2 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Ling-3.0-flash
发布机构
蚂蚁集团
查看发布机构详情 Ling-3.0-flash
模型解读
Ling-3.0-flash 是蚂蚁集团通过 inclusionAI 发布的新一代原生混合推理模型，权重于 2026 年 8 月在 Hugging Face 以 MIT 许可证开放。模型总参数 124B、每 token 激活 5.1B，官方称其在关键评测上持平或超过上一代 1T 级旗舰 Ring-2.6-1T。
架构
模型从预训练开始即采用混合线性注意力：Kimi Delta Attention（KDA）与 MLA 按 5:1 交替堆叠（35 层 KDA + 7 层门控 MLA），配合 1/64 稀疏 MoE（512 个路由专家、激活 8 个、1 个共享专家）。上下文训练按 8K→32K→256K 逐步扩展，推理部署示例使用 262,144 token 上下文。思考模式默认开启，可在请求中关闭。官方强调面向编程、通用和深度研究智能体任务，使用了 10,000 多个交互式训练环境。
Ling-3.0-flash
常见问题
What license does Ling-3.0-flash use?
The weights are released on Hugging Face under the MIT license.
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