Ling ने Ling-3.1-flash-1019 के ओपन वेट्स और एक बेस मॉडल जारी किया

Ling टीम का कहना है कि Ling-3.1-flash-1019 अब ओपन सोर्स है और इसके वेट्स Hugging Face और ModelScope पर उपलब्ध हैं। टीम ने Ling-3.1-flash-base भी जारी किया है, जिसे वह आगे की ट्रेनिंग के लिए एक ओपन आधार बताती है। टीम के मुताबिक, नए मॉडल को तर्क क्षमता और वास्तविक दुनिया के एजेंट वर्कफ़्लो के लिए अतिरिक्त पोस्ट-ट्रेनिंग दी गई है।

नीचे दिए गए आँकड़े टीम के अपने दावे हैं, जो Artificial Analysis के बेंचमार्क पर आधारित हैं और Ling-3.1-flash की तुलना Ling-3.1-flash-1019 से करते हैं:

• Intelligence Index (v4.3.2): 41 से 44।
• AA-Briefcase: लगभग 1400 से 1524 Elo।
• AutomationBench-AA: 62% से 68%।
• CritPt: 18% से 26%।
• SciCode: 54% से 57%।

टीम ने मॉडल को आज़माने के लिए एक ऑनलाइन पेज का लिंक भी दिया है।

Artificial Analysis (एक बेंचमार्क साइट, जिसके अपने माप हैं) इन सुधारों की पुष्टि करता है और मॉडल को 560B कुल और 25B सक्रिय पैरामीटर, 1M-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो और MIT लाइसेंस वाला एक रीजनिंग मॉडल बताता है। इसका Intelligence Index v4.3 स्कोर 44 है, जो पहले 41 था। Humanity's Last Exam पर इसका स्कोर 43% है (पहले 39%), CritPt पर 26% (18%), AA-Briefcase v1.1 पर Elo 1521 (1397), GDPval-AA v2.1 पर 1653 (1617) और AutomationBench-AA पर 68% (62%) है। साइट बताती है कि Index के हर टास्क में मॉडल लगभग 145k आउटपुट टोकन इस्तेमाल करता है—अपने पिछले मॉडल के 103k से 40% से अधिक—इसलिए प्रति टास्क लागत $1.49 है। यह पहले से अधिक है, लेकिन Mistral Large 4 Preview और GLM 5.3 से कम है। साइट प्रथम-पक्ष API की कीमतें प्रति दस लाख इनपुट टोकन $0.30 और प्रति दस लाख आउटपुट टोकन $0.90 बताती है; कैश्ड इनपुट की कीमत $0.06 है।