MODEL ANALYSIS
Ling-3.0-flash
Ling-3.0-flash（InclusionAI）公开数据详情：智能指数 37.4、生成速度 279.8 Token/s、上下文 262,144 Token、单任务成本 US$0.04。来源 Artificial Analysis，快照 2026-08-06；本站不重新评测或修改分数。
模型概览
Ling-3.0-flash 的 Intelligence Index 为 37.4，生成速度为 279.8 Token/s，完整评测成本为 US$72.79。这些指标分别反映能力、吞吐和评测经济性，不能合并成单一“最好”结论。
技术规格
- 机构
- InclusionAI
- 发布日期
- 2026-08-04
- 推理类型
- 推理模型
- 模型权重
- 未开放权重
- 参数规模
- 124B · 激活 5.1B
- 上下文窗口
- 262,144 Token
- 输入模态
- 文本
- 输出模态
- 文本
- 性能来源
- InclusionAI
- 当前 API 来源
- OpenRouter · inclusionai/ling-3.0-flash ↗
核验于 2026-08-06T02:26:48Z
INTERACTIVE COMPARISON
模型指标比较器
切换指标并按状态、推理类型和权重开放性筛选。首屏服务端呈现前 24 个模型，浏览器随后载入完整数据，并始终保留当前模型。
24 / 594 个模型 · 正在载入全量数据
- Claude Fable 559.9
- Kimi K357.1
- Grok 4.5 (high)53.8
- GLM-5.2 (max)51.1
- Gemini 3.5 Flash50.2
- Gemini 3.6 Flash50.1
- Ling-3.0-flash37.4
INTELLIGENCE
Artificial Analysis 智能指数
v4.1 由 9 项独立评测组成；数值越高越好。蓝色代表当前模型。
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INTELLIGENCE BREAKDOWN
9 项组成评测
各列保留来源站点的展示口径；GDPval 使用归一化值，AA-Omniscience 使用知识可靠指数，其余为通过率。
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| 项目 | 数值 |
|---|---|
| GDPval-AA v2 | 30.3% |
| τ³-Banking | 28.0% |
| Terminal-Bench v2.1 | 55.4% |
| SciCode | 41.1% |
| AA-LCR | 60.0% |
| AA-Omniscience | -16.9 |
| Humanity's Last Exam | 22.1% |
| GPQA Diamond | 85.5% |
| CritPt | 1.7% |
AA-OMNISCIENCE
知识与幻觉
指数同时考虑正确回答和避免幻觉。当前模型准确率 18.6%，幻觉率 43.6%。
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INTELLIGENCE VS COST
能力与单任务成本
右上代表能力更高但成本也更高；理想区域通常靠近左上。横轴使用对数刻度，避免高价模型压扁主体分布。
Ling-3.0-flash：单任务成本 0.038 美元，智能指数 37.379
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TOKEN USE
输出 Token 使用
Token 更多不等于回答更好；它同时影响成本和等待时间。先看同任务下的回答与推理构成。
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| 项目 | 数值 |
|---|---|
| Llama 4 Scout | 1,249 Token |
| Llama 3.3 70B | 1,686 Token |
| GPT-5.6 Sol (Non-reasoning) | 2,074 Token |
| Llama 4 Maverick | 2,089 Token |
| GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 2,110 Token |
| GPT-5.6 Terra (Non-reasoning) | 2,154 Token |
| GPT-5.6 Terra (low) | 2,258 Token |
| GPT-5.6 Luna (low) | 2,298 Token |
| gpt-oss-120b (low) | 2,475 Token |
| GPT-5.5 Instant (June 2026) | 2,493 Token |
| GPT-5.6 Sol (low) | 2,508 Token |
| Mistral Large 3 | 3,031 Token |
| Nova 2.0 Pro Preview | 3,631 Token |
| GPT-5.6 Luna (medium) | 3,663 Token |
| Granite 4.1 30B | 3,709 Token |
| GPT-5.6 Terra (medium) | 3,769 Token |
| Kimi K3 (low) | 4,190 Token |
| GPT-5.6 Sol (medium) | 4,203 Token |
| Gemma 4 31B | 4,537 Token |
| Ling-3.0-flash | 35,811 Token |
回答 Token推理 Token
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| 项目 | 合计 | 回答 Token | 推理 Token |
|---|---|---|---|
| Ling-3.0-flash | 35,811 Token | 9,346 Token | 26,465 Token |
PRICE AND COST
价格与评测成本
API 标价、单任务成本和跑完整套评测的成本是三个不同口径，这里分开呈现。
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| 项目 | 数值 |
|---|---|
| Llama 4 Scout | 0.01 美元 |
| MiMo-V2.5 | 0.01 美元 |
| gpt-oss-120b (low) | 0.02 美元 |
| NVIDIA Nemotron 3 Nano | 0.02 美元 |
| HyperNova 60B 2605 | 0.02 美元 |
| gpt-oss-20b (high) | 0.02 美元 |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 0.03 美元 |
| Llama 4 Maverick | 0.03 美元 |
| Gemma 4 26B A4B | 0.03 美元 |
| Hy3 | 0.03 美元 |
| Gemma 4 31B | 0.03 美元 |
| Ling-3.0-flash | 0.04 美元 |
| DeepSeek V4 Pro (high) | 0.04 美元 |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 0.04 美元 |
| DeepSeek V4 Pro (max) | 0.04 美元 |
| GPT-5.6 Luna (low) | 0.06 美元 |
| Mistral Large 3 | 0.06 美元 |
| gpt-oss-120b (high) | 0.06 美元 |
| MiMo-V2.5-Pro | 0.06 美元 |
| GPT-5.6 Luna (medium) | 0.07 美元 |
非缓存输入缓存读取缓存写入回答输出推理输出
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| 项目 | 合计 | 非缓存输入 | 缓存读取 | 缓存写入 | 回答输出 | 推理输出 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 单任务 | 0.04 美元 | 0 美元 | 0.01 美元 | 0.02 美元 | 0 美元 | 0.01 美元 |
非缓存输入缓存读取缓存写入回答输出推理输出
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| 项目 | 合计 | 非缓存输入 | 缓存读取 | 缓存写入 | 回答输出 | 推理输出 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 完整 Intelligence Index | 72.79 美元 | 1.02 美元 | 8.16 美元 | 10.69 美元 | 4.39 美元 | 48.54 美元 |
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| 项目 | 数值 |
|---|---|
| 缓存命中 | 0.02 美元 |
| 输入 | 0.08 美元 |
| 输出 | 0.22 美元 |
CONTEXT WINDOW
上下文窗口
上下文窗口表示单次请求可处理的最大 Token 数，不代表模型一定能在全窗口内保持同等检索质量。
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| 项目 | 数值 |
|---|---|
| Llama 4 Scout | 10,000,000 Token |
| Muse Spark 1.1 (xhigh) | 1,048,576 Token |
| Kimi K3 | 1,048,576 Token |
| Kimi K3 (low) | 1,048,576 Token |
| Muse Spark 1.2 (xhigh) | 1,048,576 Token |
| Gemini 3.5 Flash | 1,000,000 Token |
| MiMo-V2.5-Pro | 1,000,000 Token |
| Nova 2.0 Omni (medium) | 1,000,000 Token |
| Gemini 3.5 Flash (minimal) | 1,000,000 Token |
| GPT-5.6 Luna (low) | 1,000,000 Token |
| GPT-5.6 Sol (low) | 1,000,000 Token |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 1,000,000 Token |
| Inkling | 1,000,000 Token |
| Claude Opus 5 (xhigh) | 1,000,000 Token |
| Claude Sonnet 5 (low) | 1,000,000 Token |
| Nova 2.0 Omni | 1,000,000 Token |
| Claude Opus 5 (low) | 1,000,000 Token |
| MiMo-V2.5 | 1,000,000 Token |
| NVIDIA Nemotron 3 Nano | 1,000,000 Token |
| Ling-3.0-flash | 262,144 Token |
OUTPUT SPEED
回答生成速度
模型开始输出后每秒生成的 Token；不包含开始回答前的等待时间。
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| 项目 | 数值 |
|---|---|
| Celeris-1 | 2,038.2 Token/s |
| Mercury 2 | 986.7 Token/s |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 428.3 Token/s |
| Step 3.7 Flash | 405.2 Token/s |
| LFM2.5-VL-1.6B | 400 Token/s |
| Granite 4.0 H Small | 385.7 Token/s |
| HyperNova 60B 2605 | 363.8 Token/s |
| LFM2.5-8B-A1B | 335.4 Token/s |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 329 Token/s |
| Nemotron 3 Nano Omni 30B A3B Reasoning | 318.5 Token/s |
| gpt-oss-120b (low) | 295.4 Token/s |
| Nova Micro | 284.7 Token/s |
| gpt-oss-120b (high) | 283.7 Token/s |
| Ling-3.0-flash | 279.8 Token/s |
| Step 3.5 Flash 2603 | 274.6 Token/s |
| Qwen3.5 Omni Flash | 252.6 Token/s |
| Ministral 3 3B | 251.2 Token/s |
| Gemini 3.6 Flash | 240.1 Token/s |
| gpt-oss-20b (low) | 222.1 Token/s |
| GLM-5.2 (max) | 219.9 Token/s |
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| 项目 | 数值 |
|---|---|
| Celeris-1 | 6.8 秒 |
| gpt-oss-120b (low) | 8.3 秒 |
| GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 11.8 秒 |
| GPT-5.6 Luna (low) | 13.4 秒 |
| Llama 4 Scout | 14.2 秒 |
| GPT-5.6 Terra (Non-reasoning) | 16.2 秒 |
| GPT-5.6 Terra (low) | 17 秒 |
| GPT-5.6 Luna (medium) | 18.5 秒 |
| Llama 3.3 70B | 19.7 秒 |
| Llama 4 Maverick | 20.1 秒 |
| GPT-5.6 Sol (Non-reasoning) | 27.4 秒 |
| GPT-5.6 Terra (medium) | 29.3 秒 |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 29.4 秒 |
| Mercury 2 | 29.5 秒 |
| GPT-5.6 Sol (low) | 31.7 秒 |
| Nova 2.0 Pro Preview | 35 秒 |
| Nova 2.0 Pro Preview (low) | 41.1 秒 |
| GPT-5.6 Luna (high) | 43.3 秒 |
| GPT-5.6 Sol (medium) | 55.9 秒 |
| Ling-3.0-flash | 91.8 秒 |
LATENCY
首个回答 Token 等待
推理模型的等待时间可能包含内部推理；低延迟更适合实时交互。
输入处理推理等待
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| 项目 | 合计 | 输入处理 | 推理等待 |
|---|---|---|---|
| Ministral 3 3B | 0.6 秒 | 0.6 秒 | 0 秒 |
| Celeris-1 | 0.7 秒 | 0.7 秒 | 0 秒 |
| Mistral Small 4 | 0.7 秒 | 0.7 秒 | 0 秒 |
| Qwen3.5 4B | 0.7 秒 | 0.7 秒 | 0 秒 |
| Ministral 3 8B | 0.7 秒 | 0.7 秒 | 0 秒 |
| Gemma 4 E4B | 0.8 秒 | 0.8 秒 | 0 秒 |
| Llama 4 Scout | 0.8 秒 | 0.8 秒 | 0 秒 |
| GPT-5.6 Terra (Non-reasoning) | 0.8 秒 | 0.8 秒 | 0 秒 |
| GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 0.8 秒 | 0.8 秒 | 0 秒 |
| Ling-3.0-flash | 9.1 秒 | 2 秒 | 7.1 秒 |
END-TO-END RESPONSE TIME
端到端响应时间
按收到 500 个输出 Token 计算，合计输入处理、推理和文本生成时间。
输入处理推理生成 500 Token
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| 项目 | 合计 | 输入处理 | 推理 | 生成 500 Token |
|---|---|---|---|---|
| Celeris-1 | 0.9 秒 | 0.7 秒 | 0 秒 | 0.2 秒 |
| Ministral 3 3B | 2.6 秒 | 0.6 秒 | 0 秒 | 2 秒 |
| Nova Micro | 2.7 秒 | 0.9 秒 | 0 秒 | 1.8 秒 |
| GPT-5.6 Luna (Non-reasoning) | 3.6 秒 | 0.8 秒 | 0 秒 | 2.8 秒 |
| Mistral Small 4 | 3.8 秒 | 0.7 秒 | 0 秒 | 3.1 秒 |
| Qwen3.5 Omni Flash | 3.9 秒 | 1.9 秒 | 0 秒 | 2 秒 |
| Gemini 3.5 Flash (minimal) | 3.9 秒 | 0.9 秒 | 0 秒 | 3 秒 |
| GPT-5.6 Luna (low) | 4.4 秒 | 1.5 秒 | 0 秒 | 2.9 秒 |
| Mercury 2 | 4.4 秒 | 3.9 秒 | 0 秒 | 0.5 秒 |
| Ling-3.0-flash | 10.9 秒 | 2 秒 | 7.1 秒 | 1.8 秒 |
FAQ
Ling-3.0-flash 常见问题
问题顺序参考公开搜索联想；回答只使用本页可核对的来源数据。
Ling-3.0-flash 什么时候发布？
Artificial Analysis 当前记录的发布日期为 2026-08-04；本站按来源快照展示，不把发布前预测当作事实。
Ling-3.0-flash API 价格是多少？
OpenRouter 当前公开 API 中精确型号 inclusionai/ling-3.0-flash 的每 1M Token 输入价格为 US$0.075，输出价格为 US$0.22。
Ling-3.0-flash 的评测表现怎么样？
当前公开 Intelligence Index 为 37.4，在 260 个当前模型条目中排名第 55。该指数由多项公开评测组成，不等于所有任务中的统一胜率。
Ling-3.0-flash 的上下文窗口有多大？
上下文窗口为 262,144 Token；窗口上限不代表模型在全长度上始终保持相同的检索与推理质量。
Ling-3.0-flash 的生成速度是多少？
公开性能数据为 279.8 Token/s，来源为 InclusionAI。
Ling-3.0-flash 是开源模型吗？
当前Artificial Analysis未提供可核验的开放权重，本站暂按非开放权重处理。
怎样通过 API 使用 Ling-3.0-flash？
当前已核验 OpenRouter · inclusionai/ling-3.0-flash。 Provider 横向明细尚未同步。