Ling публикует открытые веса Ling-3.1-flash-1019 и базовую модель

Команда Ling сообщает, что Ling-3.1-flash-1019 теперь доступна с открытым исходным кодом: веса опубликованы на Hugging Face и ModelScope. Также выпущена Ling-3.1-flash-base, которую команда описывает как открытую основу для дальнейшего обучения. По словам команды, новая модель прошла дополнительное постобучение для задач рассуждения и реальных рабочих процессов с агентами.

Приведённые ниже показатели — собственные заявления команды на основе бенчмарков Artificial Analysis, сравнивающие Ling-3.1-flash и Ling-3.1-flash-1019:

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

Команда также опубликовала ссылку на страницу, где можно попробовать модель.

Artificial Analysis (сайт с бенчмарками, собственные измерения) подтверждает улучшения и описывает модель как модель рассуждений с общим числом параметров 560B и 25B активных параметров, контекстным окном на 1M токенов и лицензией MIT. Она набирает 44 балла в Intelligence Index v4.3 против 41 ранее, показывает результат 43% в Humanity's Last Exam (ранее 39%), 26% в CritPt (18%), Elo 1521 в AA-Briefcase v1.1 (1397) и 1653 в GDPval-AA v2.1 (1617), а также 68% в AutomationBench-AA (62%). По данным сайта, на каждую задачу Index модель расходует около 145k выходных токенов — более чем на 40% больше, чем предшественница с её 103k. Поэтому стоимость одной задачи составляет $1.49: это дороже, чем раньше, но дешевле, чем у Mistral Large 4 Preview и GLM 5.3. Указанная цена API от разработчика — $0.30 за миллион входных токенов и $0.90 за миллион выходных; кэшированные входные токены стоят $0.06.