Ling phát hành trọng số mở của Ling-3.1-flash-1019 và một mô hình nền

Nhóm Ling cho biết Ling-3.1-flash-1019 hiện là mã nguồn mở, với trọng số có trên Hugging Face và ModelScope. Nhóm cũng phát hành Ling-3.1-flash-base, được mô tả là nền tảng mở để tiếp tục huấn luyện. Nhóm cho biết mô hình mới được hậu huấn luyện thêm về khả năng suy luận và quy trình tác tử trong thế giới thực.

Các số liệu dưới đây là tuyên bố của chính nhóm, dựa trên các bài đánh giá của Artificial Analysis, so sánh Ling-3.1-flash với Ling-3.1-flash-1019:

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

Nhóm cũng liên kết đến một trang trực tuyến để dùng thử mô hình.

Artificial Analysis (một trang đánh giá chuẩn, với số liệu do chính trang này đo lường) xác nhận các mức cải thiện và mô tả mô hình là mô hình suy luận với tổng cộng 560B và 25B tham số hoạt động, cửa sổ ngữ cảnh 1M token và giấy phép MIT. Mô hình đạt 44 trên Intelligence Index v4.3, tăng từ 41; đạt 43% trên Humanity's Last Exam (trước đó là 39%), 26% trên CritPt (18%), Elo 1521 trên AA-Briefcase v1.1 (1397) và 1653 trên GDPval-AA v2.1 (1617), cùng 68% trên AutomationBench-AA (62%). Trang này lưu ý mô hình dùng khoảng 145k token đầu ra cho mỗi tác vụ Index, nhiều hơn hơn 40% so với mức 103k của phiên bản tiền nhiệm, nên chi phí mỗi tác vụ là $1.49—cao hơn trước nhưng thấp hơn Mistral Large 4 Preview và GLM 5.3. Trang này nêu giá API chính chủ là $0.30 cho mỗi triệu token đầu vào và $0.90 cho mỗi triệu token đầu ra, với đầu vào được lưu bộ nhớ đệm ở mức $0.06.