關於Ling-flash-2.0
Ling-flash-2.0 是來自 inclusionAI 的一個語言模型，總共有 1000 億參數，其中 61 億在每個 token（48 億非嵌入）中被激活。作為 Ling 2.0 架構系列的一部分，它被設計為一個輕量級但功能強大的專家混合（Mixture-of-Experts, MoE）模型。其目的是在性能上達到與 400 億級密集模型和其他大型 MoE 模型相當甚至超越的水平，但具有顯著更小的活躍參數數量。該模型代表了一種通過極端架構設計和訓練方法實現高性能和效率的策略。
可用的無伺服器
立即運行查詢，僅按使用量付費
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0.14
／
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0.57
每百萬 Tokens（輸入/輸出）
元數據
規格
狀態
Available
架構
Ling 2.0 MoE architecture
經過校準的
否
專家並行
是
總參數
100B
啟用的參數
6.1B
推理
否
精度
FP8
上下文長度
131K
最大輸出長度
131K
支援的功能
無伺服器
支持
無伺服器的 LoRA
不支持
微調
不支持
向量嵌入
不支持
重排序
不支持
支援圖片輸入
不支持
JSON 模式
支持
結構化輸出
不支持
工具
支持
中間填充補全
不支持
聊天前綴補全
支持
與其他模型比較
看看這個模型與其他模型的對比如何。
inclusionAI
chat
Ling-flash-2.0
發行日期：2025年9月18日
總上下文：
131K
最大輸出：
131K
輸入：
$
0.14
/ M Tokens
輸出：
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0.57
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ling-mini-2.0
發行日期：2025年9月10日
總上下文：
131K
最大輸出：
131K
輸入：
$
0.07
/ M Tokens
輸出：
$
0.28
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ring-flash-2.0
發行日期：2025年9月29日
總上下文：
131K
最大輸出：
131K
輸入：
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0.14
/ M Tokens
輸出：
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/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ling-1T
發行日期：2025年10月11日
總上下文：
131K
最大輸出：
輸入：
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0.57
/ M Tokens
輸出：
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2.28
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ring-1T
發行日期：2025年10月14日
總上下文：
131K
最大輸出：
輸入：
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0.57
/ M Tokens
輸出：
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2.28
/ M Tokens
