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InclusionAI

Ling 3.1 Flash

AA Intelligence Index
41Punkte
Median aller Modelle: 26
API-Preis In / Out
$0,30 / $0,90
je 1 Mio. Tokens
Kontextfenster
262,1kTokens
Maximaler Output: 32.768 Tokens

Ling 3.1 Flash im Überblick

Stand Oktober 2026 steht Ling 3.1 Flash im Artificial Analysis Intelligence Index mit 41 Punkten auf Platz 24 von 132 Modellen.

Ling 3.1 Flash ist ein hybrides Reasoning-Modell von InclusionAI und markiert innerhalb der Ling-Familie einen deutlichen Sprung gegenüber dem 124B-Vorgänger Ling 3.0 Flash: Die neue Generation nutzt eine Mixture-of-Experts-Architektur (MoE) mit 560 Mrd. Gesamtparametern, von denen pro Token nur rund 25 Mrd. aktiv sind. Das Modell ist auf Coding, mehrstufige Analyse und Tool-nutzende Agenten ausgelegt und verarbeitet bis zu 262K Token Kontext bei maximal 32K Token Ausgabe. Nach einer kostenlosen Testphase bis 13.10.2026 kostet es $0,30 / $0,90 pro 1 Mio. Input-/Output-Token. Da es erst am 29.09.2026 erschien, fehlen bislang viele unabhängige Benchmarks und technische Detailangaben – Werte zu Tokenizer, Vokabular und Trainingsdaten solltest du daher mit Vorsicht behandeln.

Was du abwägen solltest

  • Sehr junges Modell. Erst am 29.09.2026 veröffentlicht – unabhängige Messungen gibt es bislang wenige (im Artificial Analysis Intelligence Index 41 Punkte), eine breite Leistungseinordnung steht noch aus.
  • Dünne offizielle Dokumentation. Wichtige Stammdaten wie Knowledge Cutoff, Tokenizer, Vokabulargröße und Trainingsdatenvolumen sind für diese Version nicht offiziell veröffentlicht.
  • Begrenzte Ausgabelänge. Die maximale Ausgabe von 32K Token wirkt im Verhältnis zum 262K-Kontextfenster knapp und limitiert sehr lange Einzelausgaben.
  • Hoher Hardware-Bedarf bei lokalem Betrieb. Ein MoE-Modell mit 560 Mrd. Gesamtparametern erfordert für lokales Deployment Datacenter-GPUs oder Multi-GPU-Setups.
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Ling 3.1 Flash Benchmarks

41Punkte

Der Artificial Analysis Intelligence Index ist ein Meta-Benchmark, der keine eigenen Fragen enthält, sondern die Ergebnisse von zehn unabhängigen Benchmarks aggregiert: GDPval-AA (220 Aufgaben), tau2-Bench Telecom (114 Aufgaben), Terminal-Bench Hard (44 Aufgaben), SciCode (338 Teilprobleme), AA-LCR (100 Fragen), AA-Omniscience (6.000 Fragen), IFBench (294 Aufgaben), Humanity's Last Exam (2.158 Fragen), GPQA Diamond (198 Fragen) und CritPt (70 Aufgaben).

Mehr zum Benchmark
Artificial Analysis Intelligence IndexMedian aller Modelle: 26
  1. Claude Opus 5.5Platz 1, Anthropic
  2. Claude Sonnet 5.5Platz 2, Anthropic
  3. Claude Haiku 5.5Anthropic
  4. Ling 3.1 FlashInclusionAI
  5. GPT-5.6 LunaOpenAI
Daten: Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)Website des Benchmarks

Ling 3.1 Flash API-Preise

Input
$0,30/ 1 Mio. Tokens
Output
$0,90/ 1 Mio. Tokens

Geschätzte Tokenkosten

$3,90

$0,04 je Anfrage (100 Anfragen)

  • Input$3,00
  • Output$0,90

Schätzung in USD auf Basis der Preise von InclusionAI, ohne Steuern, Tools und Cache-Schreibvorgänge. Trage bei Output alle abgerechneten Tokens inklusive Reasoning ein. Cache-Lesen setzt einen bereits befüllten Cache voraus.

Cache-Schreiben und Rechenweg

Kosten = Anfragen × (Input ohne Cache × $0,30 + Output × $0,90) / 1.000.000

Ling 3.1 Flash Modelldaten

Kontextfenster
262.144 Tokens
Maximaler Output
32.768 Tokens
Eingabe
Text
Ausgabe
Text
Anbieter
InclusionAI
Veröffentlicht
30. September 2026
Architektur
Sparse MoE mit 560 Mrd. Gesamtparametern, von denen pro Token nur ca. 25 Mrd. aktiviert werden – hohe Kapazität bei effizienter Inference.
Tokenizer
Für Ling 3.1 Flash nicht offiziell dokumentiert.
Modellgewichte
Geschlossen
262,1k Tokens Kontext32,8k maximaler Output

Die Ausgabelänge ist eine eigene Obergrenze. Der tatsächlich verfügbare Eingaberaum hängt auch vom Output-Budget und der API-Konfiguration ab.

Standardfähigkeiten & Schnittstellen
  • Reasoning
  • Tool-Nutzung
  • Strukturierte Ausgaben
  • Prompt-Caching

Daten aktualisiert am 19. Oktober 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de

Ling 3.1 Flash API-Provider

Preise und Limits laut den Anbietern. Die Verfügbarkeit hängt vom Konto und den jeweiligen Limits ab.

Häufige Fragen zu Ling 3.1 Flash

Ist Ling 3.1 Flash Open Source?

Nein, Ling 3.1 Flash ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von InclusionAI.

Welche Eingaben und Ausgaben unterstützt Ling 3.1 Flash?

Ling 3.1 Flash verarbeitet Text als Eingabe und erzeugt Text.

Was kostet Ling 3.1 Flash über die API?

Über die API von InclusionAI kostet Ling 3.1 Flash $0,30 je 1 Mio. Input-Tokens und $0,90 je 1 Mio. Output-Tokens. Bei Reasoning kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von Ling 3.1 Flash?

Ling 3.1 Flash verarbeitet bis zu 262.144 Tokens (262,1k) in einer Anfrage, die Antwort umfasst höchstens 32.768 Tokens.

Wann wurde Ling 3.1 Flash veröffentlicht?

InclusionAI hat Ling 3.1 Flash am 30. September 2026 veröffentlicht.

Weiterführende Links

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