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Ling 3.1 Flash Review: A 560B Mixture-of-Experts at $0.075 per Million Tokens

Pick Ling 3.1 Flash for high-volume text work where price matters: extraction, summaries, tool steps. We haven't measured quality, so test it first.

プレイグラウンドを開く

Spicy Index

76.7/ 100

暫定

Freedom Score

未テスト

料金
$0.113 混合 100 万トークンあたり（入力 3：出力 1）
出力速度
31 トークン/秒
成功率
データ収集中

Ling 3.1 Flash is a hybrid-reasoning mixture-of-experts model from inclusionAI, released on 29 September 2026. The publisher describes 560B parameters in total with 25B active per token, and open weights under an MIT licence. On our API it is one OpenAI-compatible chat endpoint: up to 262,144 tokens of text in, up to 262,144 out, tools, JSON output and streaming, at $0.075 per million input tokens and $0.225 output.

The verdict

This is a catalogue review: we have not run our own quality or content tests. The publisher's model card lists a 1M-token window for the model itself, but the figure to plan around on this endpoint is 262,144. Benchmark scores on the model card are the publisher's own and we do not quote them.

At these prices a thousand requests that each send 10,000 tokens and get 1,000 tokens back cost about $0.98 at the listed rates, which makes it a candidate for bulk jobs. Whether the answers are good enough for your job is the open question.

Try Ling 3.1 Flash →

Key facts

  • Tested by us: catalogue check and launch smoke run only, no quality or content tests; the architecture and benchmark claims are the publisher's
  • Price: $0.075 per million input tokens, $0.075 cached and $0.225 output
  • Limits: 262,144-token context, replies up to 262,144 tokens (default 4,096), text-only input, up to 128 tools
  • Reasoning: none, low, medium or high; medium is the default; temperature 0 to 2
  • Sources: the scoring rules are on our review methodology page, and the full parameter list is on the Ling 3.1 Flash model page.

良かった点と足りなかった点

良かった点

  • Very low price. $0.075 in and $0.225 out per million tokens.
  • Thinking you can dial. reasoning_effort runs from none to high, and at none the model answers without a thinking pass.
  • A large reply ceiling. max_tokens goes up to 262,144.
  • Tools, JSON and streaming on every request. Up to 128 tool definitions and response_format.
  • Open weights. The publisher lists an MIT licence.

足りなかった点

  • Text only. No image or audio parts; describe or extract first.
  • Quality is unmeasured on our side. Benchmarks on the model card are the publisher's.
  • Window mismatch. The model card says 1M; this endpoint takes 262,144.
  • Thinking costs output tokens. Higher effort raises the cost of a reply and counts toward max_tokens.
  • Release date varies by source. We use the package date, 29 September 2026.

What we tested

We have not run Ling 3.1 Flash through our capability sets or content levels. This page uses the publisher's model card, the limits and parameters of our endpoint and the live price on the model page. The publisher names agents, search, office productivity, software engineering and terminal tool use as intended uses; we have not verified any of them.

Prompts that worked

Starting points based on the endpoint's shape, not prompts we benchmarked.

1. Extract fields. A bulk job where a low price and reasoning_effort none make sense.

text
Extract the product name and delivery date from a short customer update.

Run this prompt on Ling 3.1 Flash →

2. A tool step. One function, tool_choice set to auto.

text
Call report_status with status ready.

Run this prompt on Ling 3.1 Flash →

Settings that matter: reasoning_effort none for extraction and classification, medium or high when the task needs working out; raise max_tokens above 4,096 when thinking is on; the publisher recommends temperature 1.0 and top_p 0.95.

Roleplay and how far it writes

We have not tested Ling 3.1 Flash on our content levels yet, so this review makes no claim about how far it writes or how often it softens or refuses. The model page carries no content-test results for it either. On our API we add no content filter; whatever comes back is the model's own behaviour.

Not tested yet: all five content levels, roleplay quality over many turns, and languages other than English. We will add results here once the runs are done.

Every character in a request should be an adult, keep real, identifiable people out of it, and you're responsible for the law where you publish.

Alternatives

  • A measured low-cost model? DeepSeek V4.1 Flash has a full review and takes images as well as text.
  • Faster replies on short jobs? Mercury 3 is text-only with a 1,000,000-token window.
  • Images in the same call? Nemotron 3.5 Super VL accepts images and video.

Ling 3.1 Flash の Spicy Index の内訳

各項目から採点の詳細に進めます。点数がどの行から来たのか、なぜ減点されたのかがわかります。

公開リーダーボード 品質の 40%
未テスト

追跡している公開リーダーボードに、完全に一致するエントリーはまだありません。 仕組み

ロールプレイ 品質の 15%
未テスト

このモデルではまだロールプレイのテストを実施していません。 仕組み

創作文 品質の 15%
64.6
指示への従い方 品質の 15%
100.0
長いコンテキストの記憶 品質の 15%
未テスト

このモデルではまだ長いコンテキストのテストを実施していません。 仕組み

機能 重み 10.5%
45.0
Freedom Score 重み 30%
未テスト

自由度が未測定、または証拠が不十分です。Index は元の品質・機能スコアを維持し、暫定表示で順位に含めます。証拠の欠如を 0 点とは扱いません。 仕組み

自由度が未測定、または証拠が不十分です。Index は元の品質・機能スコアを維持し、暫定表示で順位に含めます。証拠の欠如を 0 点とは扱いません。

テストレポートをすべて見る →

機能の項目別採点

公開採点表の点数です。アップスケールで作る解像度や、当社が独自に設けた上限は数えません。

コンテキスト長（開発元の公表値）未記載
0.0 / 30
SpicyAPI での入力形式テキストのみ
0.0 / 25
ツール使用ツールと tool_choice
15.0 / 15
構造化出力対応、スキーマ準拠を確認済み
15.0 / 15
推論の制御4 段階：none · low · medium · high
15.0 / 15

SpicyAPI で Ling 3.1 Flash にできること

SpicyAPI の現在のモデル仕様から直接取得しています。開発元が自社アプリでより多くの機能を提供している場合もありますが、ここに載っているのは現在当社の API から呼び出せる機能です。

エンドポイント別の機能
機能チャット
コンテキスト長262,144 トークン
1 リクエストの最大出力262,144 トークン
推論レベルnone · low · medium · high
ツール呼び出しあり
構造化出力あり
すべてのパラメーターとコード例を見る →

実際にかかる時間

過去 30 日の実際のジョブで、リクエストから完成までを計測しています。所要時間には当社自身のテスト実行も含みます。

出力速度
31 トークン/秒最初のトークンまでの時間を含みます
成功率
データ収集中

完了したジョブが 10 件以上そろうと所要時間を表示します。成功率はお客様のジョブだけで数え、30 日分のトラフィックがそろうまで全モデルで非表示にしています。

Ling 3.1 Flash の代わりに検討できるモデル

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Ling 3.1 Flash のよくある質問

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