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Open weights model

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Released August 2026

Ling 3.0 Flash: Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Name: Intelligenz
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Ausprobieren Benchmarks der API-Anbieter

Kosten

Eingabe 0,075 $Ausgabe 0,22 $Cache-Rabatt 80%

k. A.

Kosten pro Intelligence-Index-Aufgabe

Ausführlichkeit

k. A.

Ausgabetokens im Intelligence Index

Ling 3.0 Flash zählt bei der Intelligenz zu den führenden Modellen und ist preislich angemessen im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe. Das Modell unterstützt Text als Eingabe und Text als Ausgabe. Das Kontextfenster umfasst 262k Tokens.

Ling 3.0 Flash erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 25 und liegt damit deutlich über dem Durchschnitt der vergleichbaren Modelle (Median: 8).

Der Preis für Ling 3.0 Flash beträgt $0.07 pro 1 Mio. Eingabetokens (moderat bepreist; Median: $0.14) und $0.22 pro 1 Mio. Ausgabetokens (moderat bepreist; Median: $0.40).

Mit 313 Tokens pro Sekunde ist Ling 3.0 Flash auffallend schnell (Median: 128).

Reasoning	Ja Diese Seite zeigt die Reasoning-Version dieses Modells. Möglicherweise gibt es auch eine Variante ohne Reasoning.
Eingabemodalität	Unterstützt: Text
Ausgabemodalität	Unterstützt: Text
Kontextfenster	262k ~393 A4-Seiten in Arial mit Schriftgröße 12
Gesamtparameter	124B
Aktive Parameter	5.1B Anzahl der pro Token während der Inferenz aktiven Parameter

Metriken werden mit Modellen derselben Klasse verglichen:

Modelle ohne Reasoning → Vergleich nur mit anderen Modellen ohne Reasoning
Reasoning-Modelle → Vergleich mit Reasoning-Modellen und Modellen ohne Reasoning
Modelle mit offenen Gewichten → Vergleich nur mit anderen Modellen mit offenen Gewichten derselben Größenklasse:

Sehr klein: ≤4B Parameter
Klein: 4B–40B Parameter
Mittel: 40B–150B Parameter
Groß: >150B Parameter

Proprietäre Modelle → Vergleich mit proprietären Modellen und Modellen mit offenen Gewichten derselben Preisklasse anhand eines Mischpreisverhältnisses von 3:1 für Eingabe/Ausgabe:

<$0.15 pro 1 Mio. Tokens
$0.15–$1 pro 1 Mio. Tokens
>$1 pro 1 Mio. Tokens

Wichtigste Ergebnisse

Updated

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Geschwindigkeit

Output tokens per second · Higher is better

Kosten pro Aufgabe

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

IntelligenzUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 includes: AA-Briefcase, GDPval-AA v2, AutomationBench-AA, Terminal-Bench v4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Benchmarks

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

AA-Briefcase

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

GDPval-AA v2

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

AutomationBench-AAUpdated

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench v4.0New

Agentic coding & terminal use

SciCode

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdfNew

Professional document reasoning, All-pass

CritPt

Physics reasoning

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

IFBench

Instruction following

𝜏³-Banking

Agentic tool use

APEX-Agents-AA

Long-horizon agentic tasks

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

AA-Briefcase

AA-Briefcase Elo

AA-Briefcase is an agentic knowledge work benchmark developed by Artificial Analysis. AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates rubric pass rate, analytical quality Elo and presentation Elo · Higher is better

AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates analytical quality Elo, presentation Elo, and rubric pass rate, with rubric performance converted into Elo via synthetic head-to-head matches. Elo and 95% confidence interval bounds are clamped at 0.

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Score

Openness Index assesses model openness on a 0 to 100 normalized scale (higher is more open)

Vergleiche des Intelligence Index

Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Kosten

Cost per Intelligence Index Task

Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task, segmented by token type. Lower is better

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Kontextfenster

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Geschwindigkeit

Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Time per Intelligence Index Task

Weighted average decode time (minutes) per task; excludes TTFT and overhead time · Lower is better

The weighted average time (seconds) per Artificial Analysis Intelligence Index task. This is calculated by dividing output tokens per task by output speed, weighted by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index.

Latenz

Gemessen anhand der Zeit (in Sekunden) bis zum ersten Token

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

End-to-End Response Time

Seconds to output 500 tokens, including reasoning model 'thinking' time · Lower is better

Seconds to receive a 500 token response. Key components:

Input time: Time to receive the first response token
Thinking time (only for reasoning models): Time reasoning models spend outputting tokens to reason prior to providing an answer. Amount of tokens based on the average reasoning tokens across a diverse set of 60 prompts (methodology details).
Answer time: Time to generate 500 output tokens, based on output speed

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Model Size: Total and Active Parameters

Comparison between total model parameters and parameters active during inference

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu Ling 3.0 Flash

Ling 3.0 Flash wurde am 4. August 2026 veröffentlicht.

Ling 3.0 Flash wurde von InclusionAI entwickelt.

Ling 3.0 Flash erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen geschätzten Wert von 25 und liegt damit im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe deutlich über dem Durchschnitt (Median: 8).

Ling 3.0 Flash erzeugt Ausgaben mit 312.7 Tokens pro Sekunde (auf Grundlage der API von InclusionAI). Dies ist deutlich über dem Durchschnitt im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe (Median: 127.5 Tokens/s).

Ling 3.0 Flash hat eine Zeit bis zum ersten Token (TTFT) von 2.62 s (auf Grundlage der API von InclusionAI). Dies ist etwas höher als der Durchschnitt im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe (Median: 2.29 s).

Ling 3.0 Flash kostet $0.07 pro 1 Mio. Eingabetokens (sehr konkurrenzfähig; Median: $0.38) und $0.22 pro 1 Mio. Ausgabetokens (sehr konkurrenzfähig; Median: $0.71). Die Angaben basieren auf der API von InclusionAI.

Ling 3.0 Flash kostet $0.07 pro 1 Mio. Eingabetokens und $0.22 pro 1 Mio. Ausgabetokens (auf Grundlage der API von InclusionAI). Bei einem Mischpreis mit einem Verhältnis von 7:2:1 für Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe entspricht dies $0.05 pro 1 Mio. Tokens. Der Preis kann je nach Anbieter variieren. Preise der Anbieter vergleichen

Ja, Ling 3.0 Flash ist ein Reasoning-Modell. Es nutzt längere Denkprozesse oder Chain-of-Thought-Reasoning, um komplexe Probleme zu bearbeiten, bevor es eine Antwort gibt.

Ling 3.0 Flash unterstützt Text als Eingabe.

Ling 3.0 Flash unterstützt Text als Ausgabe.

Nein, Ling 3.0 Flash unterstützt keine Bildeingaben. Es kann nur Text verarbeiten.

Nein, Ling 3.0 Flash ist nicht multimodal. Es unterstützt nur Text als Eingabe.

Ling 3.0 Flash hat ein Kontextfenster von 260k Tokens. Es bestimmt, wie viel Text und Gesprächsverlauf das Modell in einer einzelnen Anfrage verarbeiten kann.

Ja, Ling 3.0 Flash hat offene Gewichte. Die Modellgewichte sind öffentlich verfügbar.

Ling 3.0 Flash hat 124 Milliarden Parameter (5,1 Milliarden aktiv).

Ling 3.0 Flash ist ein Mixture-of-Experts-Modell (MoE) mit insgesamt 124 Milliarden Parametern, von denen während der Inferenz jedoch nur 5,1 Milliarden aktiv sind.

Ling 3.0 Flash erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 25. Dieser zusammengesetzte Benchmark bewertet Modelle in den Bereichen Schlussfolgern, Wissen, Mathematik und Programmierung.

Ja, Ling 3.0 Flash ist über 2 Anbieter per API verfügbar. API-Anbieter vergleichen

Ling 3.0 Flash ist über 2 API-Anbieter verfügbar. Anbieter vergleichen

Ling 3.0 Flash: Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Modellübersicht

IntelligenzUpdated

Geschwindigkeit

Kosten

Ausführlichkeit

Zusammenfassung des Vergleichs

Technische Spezifikationen

64 Modelle in dieser Klasse

Intelligenz

Geschwindigkeit

Kosten pro Aufgabe

IntelligenzUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Benchmarks

Intelligence Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-Briefcase

AA-Briefcase Elo

AA-Briefcase Elo

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Score

Vergleiche des Intelligence Index

Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Kosten

Cost per Intelligence Index Task

Cost per Intelligence Index Task

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Cache Hit

Kontextfenster

Context Window

Context Window for RAG

Context Window

Geschwindigkeit

Output Speed

Output Speed

Model Performance Representation

Time per Intelligence Index Task

Time per Intelligence Index Task

Latenz

Latency: Time To First Answer Token

Time to First Answer Token

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

End-to-End Response Time

End-to-End Response Time

Model Performance Representation

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Model Size: Total and Active Parameters

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

Häufig gestellte Fragen

Wann wurde Ling 3.0 Flash veröffentlicht?

Wer hat Ling 3.0 Flash entwickelt?

Wie intelligent ist Ling 3.0 Flash?

Wie schnell ist Ling 3.0 Flash?

Wie hoch ist die Latenz von Ling 3.0 Flash?

Wie viel kostet Ling 3.0 Flash?

Wie gestaltet sich der API-Preis von Ling 3.0 Flash?

Ist Ling 3.0 Flash ein Reasoning-Modell?

Welche Eingabemodalitäten unterstützt Ling 3.0 Flash?

Welche Ausgabemodalitäten unterstützt Ling 3.0 Flash?

Kann Ling 3.0 Flash Bilder verarbeiten?

Ist Ling 3.0 Flash multimodal?

Wie groß ist das Kontextfenster von Ling 3.0 Flash?

Hat Ling 3.0 Flash offene Gewichte?

Wie viele Parameter hat Ling 3.0 Flash?

Was sind die aktiven Parameter von Ling 3.0 Flash?

Wie schneidet Ling 3.0 Flash in Benchmarks ab?