Ling 3.1 Flash 1019, un modèle de poids ouvert et successeur de Ling 3.1 Flash, obtient 44 points sur l’Indice d’Intelligence Analytique Artificielle v4.3, contre 41 auparavant.
@AntLingAGI a publié Ling 3.1 Flash 1019, une mise à jour de Ling 3.1 Flash, son modèle de raisonnement avec 560B de paramètres totaux, 25B de paramètres actifs et une fenêtre de contexte de 1M tokens. Il obtient une note de 44 sur l’Indice d’Intelligence Analytique Artificielle v4.3, contre 41 pour Ling 3.1 Flash. Comme Ling 3.1 Flash, Ling 3.1 Flash 1019 utilise des poids ouverts.
Résultats clés :
➤ Ling 3.1 Flash 1019 possède des capacités agentiques améliorées par rapport à Ling 3.1 Flash. Sur AA-Briefcase v1.1, le Elo de Ling 3.1 Flash 1019 est de 1521, soit 124 points de plus que 1397 pour Ling 3.1 Flash. Son Elo sur GDPval-AA v2.1 est de 1653, soit 36 points de plus que 1617 pour son prédécesseur. Sur AutomationBench-AA, Ling 3.1 Flash 1019 obtient 68 %, soit 6 points de plus que le score de 62 % de Ling 3.1 Flash.
➤ Ling 3.1 Flash 1019 gagne en capacité de raisonnement scientifique par rapport à son prédécesseur. Ling 3.1 Flash 1019 obtient 43 % lors de l’Examen final de l’Humanité, soit une amélioration de 4 points par rapport à 39 % pour Ling 3.1 Flash. Il obtient 26 % sur CritPt, soit une augmentation de 8 points par rapport à 18 %.
➤ Ling 3.1 Flash 1019 utilise plus de tokens de sortie par tâche que Ling 3.1 Flash. Ling 3.1 Flash 1019 utilise 145k tokens de sortie par tâche d’index d’intelligence, soit 40% de plus que le usage de 103k tokens de sortie par tâche de Ling 3.1 Flash.
➤ À un coût de 1,49 $ par tâche, Ling 3.1 Flash 1019 est plus cher que Ling 3.1 Flash, mais obtient une note plus élevée en termes d’intelligence. Cela est principalement dû au nombre plus important de tokens d’output utilisés. Cependant, Ling 3.1 Flash 1019 reste moins cher que des modèles tels que Mistral Large 4 Preview et GLM 5.3.
Détails du modèle supplémentaire:
➤ Taille : 560B de paramètres totaux, 25B actifs
➤ Fenêtre de contexte : 1M tokens
➤ Tarifs : 0,30 $ par 1 M de tokens d’entrée et 0,90 $ par 1 M de tokens de sortie, avec entrées stockées à 0,06 $ par 1 M (réduction de 80 %)
➤ Licence : MIT
➤ Disponibilité : Ling-3.1-flash-1019 est disponible en modèle de poids ouvert sur Hugging Face, et est accessible via l’API de première partie d’InclusionAI