Каков объем контекстного окна у Ling 3.1 Flash?

Модель поддерживает работу с контекстом до 262 144 токенов, что позволяет анализировать целые книги или крупные технические спецификации.

В чем особенность архитектуры этой модели?

Ling 3.1 Flash использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с 560 миллиардами параметров, из которых при каждом запросе активируются только 25 миллиардов, обеспечивая баланс мощности и скорости.

Поддерживает ли модель работу с внешними инструментами?

Да, через alltokens доступны параметры tool_choice и tools, что позволяет интегрировать модель в сложные рабочие процессы с вызовом функций.

inclusionAI: Ling 3.1 Flash

INInclusionaiОбновлено: 02 октября 2026 г.

Ling 3.1 Flash — это гибридная модель с архитектурой Mixture-of-Experts, использующая 25 миллиардов активных параметров для эффективного рассуждения. Благодаря внушительному контекстному окну в 262 тысячи токенов, она отлично справляется с анализом объемных документов и сложными логическими задачами.

Использовать через API

Метрики

Вход

10 ₽/M

Выход

28 ₽/M

Контекст

262k tokens

Параметры

Релиз

02 октября 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyseedstoptemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Технический обзор

Ling 3.1 Flash — это гибридная модель с механизмом смеси экспертов от inclusionAI, содержащая 25 миллиардов активных параметров из общего числа 560 миллиардов.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели Модели с длинным контекстом

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

inclusionAI: Ling 3.1 FlashТекущая

Для чего

Контекст

262k

Цена ₽

10 / 28

inclusionAI: Ling 3.1 FlashТекущая

262k

10 / 28

Модель

poolside/laguna-xs.2

Для чего

Обе модели ориентированы на высокую скорость генерации и эффективную работу с текстовыми данными при сопоставимых объемах контекста.

Контекст

—

Цена ₽

— / —

poolside/laguna-xs.2

—

— / —

Модель

Inference.net: Schematron V2 Small

Для чего

Модели конкурируют в сегменте компактных, но производительных решений для задач, требующих логического вывода и структурированных ответов.

Контекст

128k

Цена ₽

7 / 29

Inference.net: Schematron V2 Small

128k

7 / 29

Когда выбирать

Необходима обработка очень длинных текстов или больших массивов документации в рамках одного запроса.
Требуется использование гибридной логики рассуждения для решения многоступенчатых задач.
Важна поддержка широкого спектра параметров управления генерацией, включая инструменты (tools) и seed.

Когда не выбирать

Требуется работа с мультимодальным контентом, так как модель поддерживает только текстовый ввод и вывод.
Необходима максимально легкая модель с минимальным общим количеством параметров для специфических локальных задач.
Задачи не требуют глубокого логического рассуждения и могут быть решены более простыми алгоритмами.