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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.

플레이그라운드 열기

Spicy Index

76.7/ 100

잠정

Freedom Score

아직 테스트 안 함

가격
US$0.113 혼합 100만 토큰당 (입력 3 : 출력 1)
출력 속도
초당 31토큰
성공률
데이터 수집 중

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 Benchmark scores on the model card are the publisher's own and we do not quote them.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.

좋았던 점과 아쉬웠던 점

좋았던 점

  • 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.

아쉬웠던 점

  • 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 Flash의 Spicy Index 구성

아래 각 항목에서 채점 세부 내용으로 이동할 수 있습니다. 모든 점수가 어느 행에서 나왔는지, 왜 감점됐는지 확인하세요.

공개 리더보드 품질의 40%
아직 테스트 안 함

추적 중인 공개 리더보드에 아직 정확히 일치하는 항목이 없습니다. 작동 방식

롤플레이 품질의 15%
아직 테스트 안 함

이 모델에는 아직 롤플레이 테스트를 돌리지 않았습니다. 작동 방식

창작 글쓰기 품질의 15%
64.6
지시 이행 품질의 15%
100.0
긴 컨텍스트 기억 품질의 15%
아직 테스트 안 함

이 모델에는 아직 긴 컨텍스트 테스트를 돌리지 않았습니다. 작동 방식

기능 가중치 10.5%
45.0
Freedom Score 가중치 30%
아직 테스트 안 함

자유도가 미측정이거나 근거가 부족합니다. Index는 원래 품질·기능 점수를 유지하고 잠정 표시로 순위에 포함됩니다. 근거가 없다고 0점으로 처리하지 않습니다. 작동 방식

자유도가 미측정이거나 근거가 부족합니다. Index는 원래 품질·기능 점수를 유지하고 잠정 표시로 순위에 포함됩니다. 근거가 없다고 0점으로 처리하지 않습니다.

전체 테스트 리포트 보기 →

기능 항목별 점수

공개 채점표의 점수입니다. 업스케일로 만든 해상도나 당사가 자체적으로 둔 제한은 반영하지 않습니다.

컨텍스트 창(개발사 공개값)명시 안 됨
0.0 / 30
SpicyAPI 입력 형식텍스트만
0.0 / 25
도구 사용도구와 tool_choice
15.0 / 15
구조화된 출력지원, 스키마 준수 확인
15.0 / 15
추론 제어4단계: none · low · medium · high
15.0 / 15

SpicyAPI에서 지원하는 Ling 3.1 Flash 기능

SpicyAPI의 실시간 모델 사양에서 그대로 가져왔습니다. 개발사가 자사 앱에서 더 많은 기능을 제공할 수도 있지만, 여기 있는 것은 지금 당사 API로 호출할 수 있는 기능입니다.

엔드포인트별 기능
기능채팅
컨텍스트 창262,144토큰
요청당 최대 출력262,144토큰
추론 단계none · low · medium · high
도구 호출예
구조화된 출력예
모든 파라미터와 코드 예시 보기 →

실제로 걸리는 시간

지난 30일 동안의 실제 작업에서 요청부터 완성까지를 측정했습니다. 시간에는 당사가 직접 돌린 테스트 작업도 포함합니다.

출력 속도
초당 31토큰첫 토큰까지의 시간 포함
성공률
데이터 수집 중

완료된 작업이 10건 이상 모이면 시간을 표시합니다. 성공률은 고객 작업만으로 계산하며, 30일 분량의 트래픽이 모일 때까지 모든 모델에서 숨겨 둡니다.

Ling 3.1 Flash 대신 고려할 만한 모델

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댓글

댓글은 자동 검사와 당사 팀의 확인을 거칩니다. 스팸, 부적절한 내용, 인신공격, 동의 없이 실존 인물을 거론하는 글은 삭제합니다. 댓글을 신고하면 영업일 기준 하루 안에 검토합니다.

이 모델을 써 보셨나요? 잘 된 방법을 공유해 주세요. 스팸을 막기 위해 댓글을 달려면 무료 계정이 필요합니다.

Ling 3.1 Flash 자주 묻는 질문

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