Ling-3.0-flash

Ling-3.0-flash 是 inclusionAI 的下一代原生混合推理模型。2026-08-21 在 huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-flash 复核。卡片协议 MIT。卡片写明总参 124B、激活 5.1B（约等于上一代 1T 级 Ring-2.6-1T 的 12.4% / 8.1%）。当天 Hugging Face 显示 355 likes、近 30 天 16,219 次下载。createdAt 为 2026-08-02。

r/LocalLLaMA 把 Ling-3.0 当新闻，是因为 AntLing 放出了六份基座检查点（tiny / flash，各有 pretrained、mid-trained、WSM-merged）。本页是生产用的 flash instruct SKU，不是每一份检查点。

若要稠密 Apache 2.0 的 27B，看 Qwen3.8-27B。若要 7.9B / 激活 1.3B 的兄弟型号，看 Ling-3.0-tiny。

核心功能

• 混合线性 MoE：Kimi Delta Attention（KDA）与 gated MLA 按 5:1 堆叠，1/64 稀疏 MoE。卡片表：35 层 KDA + 7 层 gated MLA，512 个路由专家、激活 8 个、共享 1 个，hidden size 2560，词表 157,184。
• 上下文课表：8K 到 32K 到 256K。SGLang cookbook 用 --context-length 262144。
• 默认开思考：可用 "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": false} 按请求关掉。flash 卡片推荐采样：temperature=0.6、top_p=0.95、top_k=20。
• 卡片点名的智能体框架：Claude Code、Kilo Code、Qwen Code、Hermes Agent、OpenClaw。这是厂商文案，不是我们的评测。
• 推理：SGLang 镜像 lmsysorg/sglang:dev-Ling-3.0-flash，以及 github.com/inclusionAI/vllm-ling-v3 的 ling_3_0 分支。卡片还写了 OpenRouter 的 inclusionai/ling-3.0-flash:free，上线前请可对照 slug。

限制：需要 Ling-3.0 运行时，不能随便拿一个 vLLM 轮子。卡片上的 SWE-Bench 是厂商用 OpenHands 测的。我们没有复跑。

复核过的规格

这些分数写在卡片上，按厂商数字对待。

适用场景

• 智能体写代码循环，激活 5.1B 比同等上下文的稠密 27B 更省。
• 已经在用 SGLang、能拉 lmsysorg/sglang:dev-Ling-3.0-flash 的人。
• LocalLLaMA 读者看到六份基座检查点，想找 flash instruct 线。

只有笔记本的话，先看兄弟卡片上的 Ling-3.0-tiny（DGX Spark / M4 Pro 数字在那边），不要上这个 124B。

快速开始

1. 打开 inclusionAI/Ling-3.0-flash。
2. 跟 SGLang cookbook。
3. docker pull lmsysorg/sglang:dev-Ling-3.0-flash。卡片写 141GB 级 GPU 用 --tp 4，80GB 卡用 --tp 8。
4. 引用 SWE-Bench Pro 之前，用自己的提示测一遍。

常见问题

是稠密模型吗？

不是。稀疏 MoE，每 token 激活 5.1B。

tiny 和 flash 差在哪？

tiny 是 7.9B / 激活 1.3B，见 Ling-3.0-tiny。flash 是 124B 生产 SKU。

能用官方 vLLM 吗？

替代方案

• Qwen3.8-27B：稠密 Apache 2.0，本地部署更简单。
• DFlash 2：给 Qwen3.8-27B 用的草稿模型，不是聊天模型。
• Muse Spark 1.2：Meta 编码旗舰，走 API，不是 MIT 权重。

使用技巧

1. 没有理由就不要关思考。
2. 承诺 $0 托管席位前，可对照 OpenRouter 的 :free。
3. 不要把 Ring-2.6-1T 的数字抄到本页。