Ling 3.1 Flash
Une option solide pour l'auto-hébergement et le contrôle total des données.
Présentation
Ling 3.1 Flash est un modèle MoE à poids ouverts (560 milliards de paramètres, 25 milliards actifs par token) publié par Ant Group sous licence MIT, qui autorise l'usage commercial. Il cible les tâches agentiques concrètes (code, outils, recherche, finance, santé), avec de bons résultats sur Terminal-Bench, SWE-bench Pro et GDPVal-AA V2.1, et une fenêtre de contexte de 256K tokens (l'éditeur évoque jusqu'à 1M, non vérifié ici). Sa taille impose un parc GPU conséquent (H100/H200, GB300 en TP8/EP8) pour un déploiement en production. Auto-hébergé, il conserve toutes les données sur l'infrastructure de l'utilisateur, licence MIT à l'appui.
Profil de compétences
Non communiqué
Forces
- Open-source et auto-hébergeable
Limites
- Tarification API non publiée
À qui ça s'adresse
- vous voulez maîtriser vos coûts ou auto-héberger
- vos données doivent rester en UE
Cas d'usage idéaux
- Agents de développement logiciel
- Automatisation d'outils et workflows
- Analyse finance et santé
- Tâches longues multi-étapes
Accès & disponibilité
Caractéristiques clés
Combien ça coûte par mois
Estimation à partir des prix API sourcés et d’un palier matériel pour l’auto-hébergement. Hypothèses modifiables.
Hypothèses : 36 mois d’amortissement, 0.25 €/kWh, 22 jours/mois, conversion 1 $ = 0.92 €. Hors main-d’œuvre, hors licences logicielles, hors redondance.
nAIvigate Trust Index
Ce que l’éditeur offre et documente pour un usage professionnel en Europe. Un critère non documenté vaut zéro et reste visible : le score monte quand l’éditeur publie, pas quand nous supposons.
19/19 critères documentés · 100 % · dont 12 posés par règle
Voir les critères▾
Badge Trust Index
Affichez ce score dans votre documentation, votre README ou votre page sécurité. Il se met à jour automatiquement.
[](https://naivigate.com/fr/model/ling-3-1-flash)Données & conformité
Ce que nous savons, ligne par ligne, avec la source et la date. Ces lignes alimentent les familles Données et Entreprise du Trust Index ci-dessus. La conformité RGPD dépend de votre traitement, pas du modèle seul.
| Résidence des données en UE | Oui |
| Accord de traitement (DPA) | Sans objet· auto-hébergé : les données ne sortent pas |
| Transfert hors UE | Non |
| Entraînement sur vos données | Non |
| Rétention configurable | Sans objet· auto-hébergé : les données ne sortent pas |
| Zero Data Retention | Sans objet· auto-hébergé : les données ne sortent pas |
| Auto-hébergeable | Oui |
| Hébergement déclaré | self |
Qualité des données de la fiche
Ce score mesure la qualité des données de cette fiche : prix, contexte, Elo, licence, documentés, sourcés et récents. Il ne mesure ni le modèle ni sa conformité : pour cela, voir le Trust Index plus haut.
3/8 documentées · 0/8 sources primaires
| Prix APIpoids ouverts, pas de tarif API | absent | |
| Fenêtre de contexte | évaluation nAIvigate | |
| Elo Arena | absent | |
| Benchmarks (MMLU, GPQA, SWE-bench…) | absent | |
| Licence | évaluation nAIvigate | |
| Données & conformitéauto-hébergé : déduit | déduit | |
| Adoption (Hugging Face) | absent | |
| Matériel requis (quantizations)calculé depuis la taille du modèle | absent |
Faire tourner en local
Déployer
Commandes prêtes à copier, générées depuis la fiche. Ajustez le contexte et le nombre de GPU à votre machine.
Serveur OpenAI-compatible pour la production sur GPU NVIDIA.
pip install vllm
vllm serve inclusionAI/Ling-3.1-flash \
--max-model-len 32768 \
--tensor-parallel-size 2 \
--dtype autoDonnées avancées · pour expertsArchitecture, modalités, coût détaillé, benchmarks complets▾
| Arena Elo | — |
| MMLU | — |
| GPQA | — |
| HumanEval | — |
| SWE-Bench | — |
| MATH | — |