Ling-3.1-flash의 개요
Ling-3.1-flash는 Ant Group의 AI 연구 조직 inclusionAI가 만든 언어 모델로, 2026년 10월 Hugging Face에 오픈 웨이트로 공개됐습니다. 파라미터 560 billion(5,600억) 가운데 토큰당 25 billion(250억)이 활성화되는 하이브리드 선형 mixture-of-experts 모델이며, 컨텍스트는 1-million(100만) 토큰입니다. 레이어 대부분은 선형 어텐션 구조이고 8개 중 1개만 표준 어텐션 레이어여서, 긴 컨텍스트를 처리하는 비용이 낮습니다. 텍스트를 읽고 쓰며, 추론은 켜고 끌 수 있습니다.
가중치는 MIT 라이선스입니다. Ant는 서빙에 SGLang을 권장하며, 기준 구성은 H200 GPU 8장이고 H100, H800, B200, GB300용 레시피도 공개했습니다. Ant는 이와 함께 오픈소스 Pi 에이전트를 기반으로 한 코딩 에이전트 하네스 LingCode를 소개했으며, 나중에 오픈소스로 공개할 수도 있다고 밝혔습니다.
inclusionAI는 자체 API와 OpenRouter로 이 모델을 제공합니다. Artificial Analysis는 inclusionAI의 가격을 입력 100만 토큰당 $0.30, 출력 100만 토큰당 $0.90으로 기재하고, OpenRouter는 $0.075와 $0.225로 기재합니다.
Ling-3.1-flash의 가격은 얼마입니까?
| 플랜 | 가격 | 포함 내용 |
|---|---|---|
| Weights | Free | MIT 라이선스 |
| inclusionAI API | $0.30 in / $0.90 out per 1M tokens | 캐시 입력 $0.06, Artificial Analysis 기준 |
| OpenRouter | $0.075 in / $0.225 out per 1M tokens |
MIT 라이선스 오픈 웨이트. inclusionAI API: Artificial Analysis 기준 1M 토큰당 입력 $0.30 / 출력 $0.90, 캐시 $0.06. OpenRouter 기재 가격은 $0.075 / $0.225.
Ling-3.1-flash, 쓸 만한 가치가 있습니까?
Ling-3.1-flash의 강점은 속도입니다. Artificial Analysis 측정에서 초당 약 211~219토큰으로, MiMo-V2.6-Pro의 57보다 약 4배 빠르고 같은 급의 모델 대부분보다 훨씬 빠릅니다. Artificial Analysis의 Intelligence Index에서는 41점으로, 이전 모델의 20점의 두 배이며 선두 오픈 모델들(MiMo-V2.6-Pro 46, GLM-5.3 45, Kimi K3 44)보다 몇 점 낮습니다.
주의할 점: 말이 많습니다. Artificial Analysis의 지수를 완료하는 데 출력 토큰을 약 2억 1,800만(218 million) 개 썼는데, 이는 중앙값의 두 배가 넘습니다. 그래서 지수 과제당 비용($1.01)이 낮은 토큰 가격에서 예상되는 것보다 높고, MiMo-V2.6-Pro의 $0.13보다 훨씬 높습니다. 지연 시간에 민감한 짧은 답변에서는 덜 중요하지만, 긴 에이전트 작업에서는 비용이 쌓입니다.
라이선스는 깔끔한 MIT이고, 하이브리드 선형 구조는 긴 컨텍스트를 위해 설계돼 H200 8장짜리 노드 하나에서 자체 호스팅하는 것이 현실적입니다. Ant 자체 벤치마크 표는 이미지로만 공개됐고, 코딩, 사무, 헬스케어, 금융 작업을 강점으로 꼽지만 이를 뒷받침하는 독립 수치는 없습니다.
부족한 부분은 호스팅 이용에 관한 투명성입니다. inclusionAI는 이 모델의 학습 콘텐츠 요약을 공개하지만, API의 개인정보 및 보관 조건은 찾기 어렵고, 공개된 두 API 가격은 4배 차이가 납니다. 자체 호스팅하거나, 조건을 알고 있는 제공업체를 거쳐 쓰는 편이 낫습니다.
제 역할을 하는 곳
응답이 빠른 어시스턴트를 만드는 프로덕트 팀
오픈 모델 최상위권에 가까운 품질로 빠르게 답변
초당 200토큰 이상이면 500토큰 답변이 첫 청크까지 1.8초, 그 뒤 약 2.5초 만에 스트리밍됩니다. 짧은 답변에서는 추론을 꺼서 토큰을 아낍니다.
허용 범위가 넓은 라이선스로 자체 호스팅하는 기업
자체 GPU에서 긴 컨텍스트 모델 운영
Ant의 SGLang 이미지로 H200 GPU 8장에서 텐서 병렬과 전문가 병렬로 서빙하거나, B200과 GB300 레시피를 따릅니다. MIT는 상업적 이용에 조건을 두지 않습니다.
저비용 오픈 모델을 비교하는 개발자
속도와 과제당 비용 사이에서 선택
Ling-3.1-flash는 가장 빠르지만 말이 많습니다. Artificial Analysis 지수에서는 MiMo-V2.6-Flash나 DeepSeek-V4.1-Flash가 완료 과제당 비용이 더 낮습니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- OpenRouter나 inclusionAI의 API로 호출하거나, 출시 당일 제공된 SGLang 이미지로 가중치를 서빙합니다. Ant는 temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 20, enable_thinking 켜기를 권장합니다.
- 연동
- MTP speculative decoding과 HiCache를 갖춘 SGLang. Ant에 따르면 Claude Code, Kilo Code, Qwen Code, Hermes Agent, OpenClaw와 함께 작동합니다. OpenRouter.
- 데이터와 개인정보
- 가중치는 MIT이고 학습 콘텐츠 요약이 공개돼 있습니다. inclusionAI API의 개인정보 및 보관 조건은 모델 페이지와 OpenRouter 페이지에서 찾지 못했습니다. 민감한 데이터는 자체 호스팅하는 편이 낫습니다.
- 대규모 사용 시 비용
- $0.30/$0.90 기준으로 입력 500K, 출력 30K 토큰짜리 에이전트 과제 1,000건은 캐시 없이 약 $177이며, 평균보다 많은 추론 출력은 별도입니다. OpenRouter 기재 가격으로는 그 약 4분의 1입니다.
- 제 한
- 컨텍스트 1M 토큰, 텍스트 전용. 첫 청크까지 약 1.8초이고 추론 출력이 많습니다(Artificial Analysis의 긴 프롬프트 테스트에서 사고 9.5초).
좋은 점
- Artificial Analysis 테스트에서 초당 200토큰 이상
- MIT 라이선스, H100부터 GB300까지 SGLang 레시피 공개
- Artificial Analysis 41점으로 이전 모델의 두 배
- 하이브리드 선형 어텐션으로 1M 토큰 컨텍스트 비 용 절감
아쉬운 점
- Artificial Analysis 지수에서 출력 토큰을 중앙값의 두 배 넘게 사용
- 낮은 토큰 가격에도 지수 과제당 $1.01
- 텍스트 전용
- API 데이터 조건을 찾기 어렵고, 공개된 가격이 서로 다름
추천 대상
지연 시간에 민감한 채팅과 에이전트용으로, 빠르고 허용 범위가 넓은 라이선스의 오픈 모델을 자체 호스팅하거나 OpenRouter로 쓰려는 팀.
Ling-3.1-flash 대안
Ling-3.1-flash: 자주 묻는 질문
- Ling-3.1-flash, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- 빠르고 MIT 라이선스이며 오픈 모델 가운데 최상위권에 가까운 점수를 냅니다. 다만 사고에 토큰을 많이 쓰고, 데이터 관련 조건은 공개돼 있지 않습니다. 평점은 5점 만점에 4.0점입니다.
- Ling-3.1-flash의 가격은 얼마입니까?
- MIT 라이선스 오픈 웨이트. inclusionAI API: Artificial Analysis 기준 1M 토큰당 입력 $0.30 / 출력 $0.90, 캐시 $0.06. OpenRouter 기재 가격은 $0.075 / $0.225.
- Ling-3.1-flash의 단점은 무엇입니까?
- Artificial Analysis 지수에서 출력 토큰을 중앙값의 두 배 넘게 사용; 낮은 토큰 가격에도 지수 과제당 $1.01; 텍스트 전용; API 데이터 조건을 찾기 어렵고, 공개된 가격이 서로 다름.
- Ling-3.1-flash에 적합한 사람은 누구입니까?
- 지연 시간에 민감한 채팅과 에이전트용으로, 빠르고 허용 범위가 넓은 라이선스의 오픈 모델을 자체 호스팅하거나 OpenRouter로 쓰려는 팀.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 Ling-3.1-flash의 비용은 얼마입니까?
- $0.30/$0.90 기준으로 입력 500K, 출력 30K 토큰짜리 에이전트 과제 1,000건은 캐시 없이 약 $177이며, 평균보다 많은 추론 출력은 별도입니다. OpenRouter 기재 가격으로는 그 약 4분의 1입니다.
- Ling-3.1-flash에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- 가중치는 MIT이고 학습 콘텐츠 요약이 공개돼 있습니다. inclusionAI API의 개인정보 및 보관 조건은 모델 페이지와 OpenRouter 페이지에서 찾지 못했습니다. 민감한 데이터는 자체 호스팅하는 편이 낫습니다.
- Ling-3.1-flash의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 MiMo-V2.6-Pro, Step 5 Preview, GLM-5.3-Flash 및 DeepSeek-V4.1-Flash입니다.
답변 확인일: 2026년 10월 25일.
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