10月15日、アントグループ傘下の百霊（Ling）大規模モデルはLing-3.1-flashのオープンソース化を発表した。このモデルは「実際に使えること」を主打とし、実世界のタスクに向けて能力をアップグレードさせ、曖昧なビジネス要件をより速く使える成果へと変える。オープンソースモデルの重みはHugging FaceとModelScopeでダウンロード提供されている。
Ling-3.1-flashはLing-3.0-flashのハイブリッド線形アーキテクチャを継承し、総パラメータ約560B、Tokenあたり約25Bのパラメータを活性化し、最大1Mコンテキストに対応する。モデルはオフィス業務、医療、ソフトウェアエンジニアリング、ターミナル操作などの複雑なワークフローにおいて高品質なパフォーマンスを維持している。散在する資料に対しては報告書やプレゼン資料の整理を支援し、断片的な症状に対しては病歴や受診時の問題を整理し、古いコードに対しては既存の実装を読み解き、新機能を記述し、テスト結果に基づいて修正を続けることができる。
オフィスタスクの評価GDPVal-AA V2.1において、Ling-3.1-flashは1673点（ELO）を獲得した。医療シーン評価HealthBench Professionalでは、モデルは65.35点を獲得した。ソフトウェアエンジニアリングベンチマークFrontierSWEおよびターミナル操作ベンチマークTerminal-Bench4.0の評価においても、モデルは複雑なエンジニアリングタスクを処理する能力を示した。
今回のオープンソース化を通じて、百霊はより多くのチームが自社環境でLing-3.1-flashをデプロイ・接続し、これらのシナリオ能力を自社のビジネスプロセスに組み込めることを期待している。
実タスクに日常的に向き合う中で、企業のナレッジアシスタントやコードアシスタントは、資料の連続的な処理、コンテンツ生成、そしてフィードバックに基づく結果の修正を頻繁に行う必要がある。モデルはこれらのタスクを処理する汎用能力を備えると同時に、複数回の呼び出しでも十分に速い応答を維持する必要がある。「知効比」は百霊シリーズモデルの中核的な特徴であり、Ling-3.1-flashのモデルレベルで継承され、さらに強化された。
Artificial Analysisの公開評価では、Ling-3.1-flashの知能指数は41、出力速度は毎秒約210トークンであり、高頻度のビジネスシナリオに向けて知能指数と生成効率の両方の能力を提供します。さらに、Ling-3.1-flashのハイブリッド呼び出し価格は百万トークンあたり約0.19米ドルで、比較的速い出力・低い価格の区分に位置し、高頻度の呼び出しシナリオに向けて生成効率とコスト優位性の両立を実現しています。
ローカルデプロイに関して、チームはrouted expertsにMXFP4量子化を適用し、dense層はblock-FP8を維持することで、重みの占有容量を約534GBから292GBに削減した。対応するHopper GPUのテスト構成では、サービスのデプロイが8カードから4カードに削減され、サーバー級GPUを備えるチームがより少ないカード数でモデルを実行できるようになった。
以前より、Ling3.0シリーズはサーバーからパソコン、モバイル端末までの多様なデプロイ経路をカバーし、多種のデバイス上でオープンソースの実践を行ってきた。例えばサーバー側では、単体のNVIDIA DGX SparkでLing-3.0-flashを実行し、コーディングエージェントを駆動してミニゲームの構築・テストを行った。パソコン側では、16GBのMacBook AirでLing-3.0-tinyを実行し、常駐型ローカルアシスタントを構築した。モバイル側では、Galaxy A324GがTiny GGUF版によりローカル推論とツールルーティングのプロトタイプを検証し、Xiaomi 14T ProはPocketPalを利用してTiny版のローカル対話を実現した。
関係者によると、Ling-3.0シリーズモデルのHugging Faceでの直近30日間のダウンロード数は100万回に迫り、コミュニティはFlash GGUF、Tiny GGUF、Flash MLX4bitなど多様な適応版を提供している。Ling-3.1-flashのオープンソース化に伴い、百霊シリーズモデルは開発者により完全で、自己検証および二次適応が可能なモデル基盤を提供するとともに、モデル能力が実際のビジネス納品にさらに近づいていることを意味し、要求文書、コードリポジトリから本番環境までのリンクがさらに圧縮され続けている。
百霊はアントグループのAIビジネス発展を支えるモデル研究の力として、コンシューマー向けAIアプリケーションとエンタープライズ向けインテリジェントエージェントに重要なモデル能力の支援を提供してきた。単にモデルのパラメータ規模を追求するのではなく、百霊はモデル能力を実際のビジネスに取り込み成果を納品することに注力している。金融、医療などの複雑な専門分野において、百霊は基盤モデルをもとに、Ling-3.0-flash-Fin、Ling-3.0-flash-Santeなどの強化モデルを相次いでリリースし、汎用モデルの能力を投資調査、健康管理などの実際のビジネスプロセスにおける専門能力へとさらに転換している。