10月15日，蚂蚁集团旗下百灵大模型宣布开源 Ling-3.1-flash。该模型主打“真实可用”，面向真实世界任务实现能力升级，让模糊的业务需求更快变成可用的成果。开源模型面向Hugging Face和ModelScope提供权重下载。
Ling-3.1-flash 延续了 Ling-3.0-flash 的混合线性架构，拥有约560B 总参数，每个 Token 激活约25B 参数;最高支持1M上下文。模型在办公、医疗、软件工程、终端操作等复杂工作流中保持了高质量表现。面对分散资料，它可以协助整理报告与汇报材料;面对零散症状，帮助梳理病史和就诊问题;面对旧代码，能够读懂原有实现、编写新功能，并依据测试结果继续修正。
在办公任务评测 GDPVal-AA V2.1中，Ling-3.1-flash 获得1673分（ELO）。在 HealthBench Professional医疗场景评测中，模型得分65.35。在软件工程基准 FrontierSWE 和终端操作基准 Terminal-Bench4.0测评中，模型同样表现出了处理复杂工程任务的能力。
通过此次开源，百灵希望更多团队能够在自有环境中部署和接入 Ling-3.1-flash，把这些场景能力融入自己的业务流程。
日常面向真实任务时，企业知识助手和代码助手经常要连续处理资料、生成内容，并根据反馈修改结果。模型既要具备处理这些任务的通用能力，也要让多轮调用保持足够快的响应。“智效比”作为百灵系列模型的核心特点，在 Ling-3.1-flash 模型层面得以延续并进一步强化。
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本文节选自 站长之家 的《蚂蚁百灵开源 Ling-3.1-flash:560B级模型部署降至4卡，最高支持1M上下文》，原文链接：https://www.chinaz.com/ainews/31660.shtml
