Ling 3.0 Flash
InclusionAIUnknown
説明
The model prioritizes token efficiency and agentic inference at production scale, stretching what developers can achieve within limited token, latency, and serving-cost budgets.
リリース日
2026-08-04
パラメータ
124.0B
コンテキスト長
262K
モダリティ
text
能力レーダー
25
general
49
coding
86
reasoning
58
science
60
agents
0
multimodal
ランキング
| ドメイン | #順位 | スコア | ソース |
|---|---|---|---|
| エージェント能力 | 16 | 62.0 | LS |
| コーディングランキング | 170 | 69.0 | AA |
| 総合ランキング | 328 | 40.0 | AA |
| 科学 | 169 | 61.0 | AA |
ベンチマークスコア (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Agents
DRACO
70.4%自己申告
Tau3 Banking
28.0%自己申告
Chat
Multi-IF
87.7%自己申告
Code
Artifacts Bench
77.0%自己申告
SkillsBench
44.8%自己申告
General
GDPval-AA
1107.00 / 3000自己申告
Instruction Following
IFBench
74.5%自己申告
Math
AIME 2026
93.2%自己申告
HMMT Feb 26
87.0%自己申告
IMO-AnswerBench
83.7%自己申告
Reasoning
LiveCodeBench v6
82.8%自己申告
SWE-bench Multilingual
72.4%自己申告
BrowseCompOpenAI (2025)
72.2%自己申告
MCP Atlas
65.5%自己申告
AA-LCR
65.1%自己申告
Terminal-Bench 2.1
57.0%自己申告
SWE-Bench ProPrinceton NLP (2024)
56.6%自己申告
Search
WideSearch
73.6%自己申告
Tool Calling
BFCL-V4
73.0%自己申告
AA評価指数
(Artificial Analysis)Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))85.5
Lcr(Artificial Analysis)73.0
Terminalbench V2 155.4
Coding Index(Artificial Analysis)50.6
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))42.0
Tau Banking27.2
Intelligence Index(Artificial Analysis)24.9
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))23.7
LLM Statsカテゴリスコア
(LLM Stats (zeroeval))Legal100
Finance100
Agents100
Reasoning75
General59
Chat90
Language90
Math90
Structured Output90
Communication90
Instruction Following80
Frontend Development80
Long Context70
Search70
Code60
Tool Calling60
価格設定
入力価格$0.075 / 1Mトークン
出力価格$0.22 / 1Mトークン
混合価格（3:1）$0.111 / 1Mトークン
キャッシュ読み取り価格$0.0042 / 1Mトークン
速度
トークン/秒392.5
初トークン遅延1.77s
初回答遅延6.87s
プロバイダー価格ランキング
プロバイダー価格ランキング
2 プロバイダー
最安: DeepInfra最高: InclusionAI
プロバイダー入力出力
1DeepInfra最安
$0
$0
2InclusionAIプライマリ
$0.075
$0.22
このモデルの異なるAPIプロバイダー間の価格を比較。