Ist Ling 3.2 Flash (free) kostenlos?

Ja. Der auf dieser Seite angezeigte Preis für Ling 3.2 Flash (free) beträgt null, daher fallen für Prompt- oder Completion-Token keine Kosten an. Kostenlose Endpunkte unterliegen Rate-Limits — lesen Sie die Dokumentation zu Rate-Limits.

Wie groß ist die Kontextlänge von Ling 3.2 Flash (free)?

Ling 3.2 Flash (free) hat ein Kontextfenster von 1.048.576 Token. Es unterstützt bis zu 262.144 Completion-Token.

Unterstützt Ling 3.2 Flash (free) Tool-Aufrufe und strukturierte Ausgaben?

Ja. Ling 3.2 Flash (free) akzeptiert tools und tool_choice für Funktionsaufrufe. Es unterstützt auch strukturierte Ausgaben über ein JSON-Schema in response_format.

Welche Ein- und Ausgaben unterstützt Ling 3.2 Flash (free)?

Ling 3.2 Flash (free) akzeptiert Text und Bilder als Eingabe und gibt Text zurück.

Welche Anbieter stellen Ling 3.2 Flash (free) bereit?

Ling 3.2 Flash (free) wird auf OpenRouter von 1 Anbieter bereitgestellt: Ant Digital.

Welche weiteren Modelle für Text bietet inclusionAI an?

Ling 3.1 Flash, Ling 3.0 Flash VL, Ling 3.0 Tiny und 1 weitere sind weitere Modelle von inclusionAI für die Modalität Text.

Wann wurde Ling 3.2 Flash (free) veröffentlicht?

Ling 3.2 Flash (free) wurde am 13. November 2026 veröffentlicht.

inclusionAI: Ling 3.2 Flash (free)

inclusionai/ling-3.2-flash:free

Modellgewichte

Vergleich

Ling 3.2 Flash is a hybrid reasoning model from inclusionAI that accepts text and image input, with a 1M-token context window and up to 200 images per request. Thinking can be switched off per request.

Modalitäten

Preis

Kostenlos

Kontext

1,0M

Veröffentlicht

13. Nov. 2026

Anbieter

This model is hosted by one provider. OpenRouter forwards every request without routing.

Latenz / Durchsatz


	Kostenlos	Kostenlos	1,44s	33 tok/s	100,00 %

Eingabe KostenlosAusgabe Kostenlos
33 tok/s100,00 % Verfügbarkeit

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit ist der prozentuale Anteil der letzten 3 Tage, in dem mindestens ein Anbieter auf Anfragen reagiert hat. Die Verfügbarkeit der Inferenz ist der prozentuale Anteil der Zeit, in der Inferenz erfolgreich bereitgestellt wurde. OpenRouter überwacht dies kontinuierlich und verwendet den nächstbesten Anbieter, wenn ein Anbieter einen Fehler zurückgibt.

Verfügbarkeit in den letzten 24 Stunden

OpenRouter Availability

99,51 %

Wenn bei einem vorgelagerten Anbieter ein Fehler auftritt, können wir diesen durch die Weiterleitung an einen anderen funktionsfähigen Anbieter beheben, sofern Ihre Anfragefilter dies zulassen. Sie können programmgesteuert auf die Verfügbarkeitsdaten pro Anbieter zugreifen, und zwar über die Endpunkt-API. Erfahren Sie mehr über unsere Optionen für Lastverteilung und Anbieter-Routing.

Apps

Öffentliche Apps, die den meisten Datenverkehr an dieses Modell senden. Ein guter Anhaltspunkt dafür, wie echte Produktionsworkloads aussehen – und ein Hinweis darauf, für welche Anwendungsfälle dieses Modell am besten geeignet ist.

Kilo Code

Kilo Code is an open-source AI coding agent that works across VS Code, JetBrains, and CLI to help developers ship code faster with agentic workflows.

96,9MToken

OpenClaw

OpenClaw is an open-source AI agent that connects to your messaging apps and takes real actions on your behalf, from running commands and browsing the web to managing files and sending emails.

28,4MToken

Hermes Agent

Hermes Agent is an open-source, self-improving AI agent by Nous Research that runs persistently with memory across sessions, and builds reusable skills from experience. It comes with 40+ built-in tools, including web search, browser automation, and vision, plus scheduled automations and subagents.

21,5MToken

Claude Code

Claude Code is Anthropic's agentic coding tool that reads your entire codebase, plans and executes changes across files, runs tests, and iterates on failures, all from natural language prompts.

13,4MToken

DeepSeek Harness

neu

9,51MToken

Top 5 Apps

170M

Rest von OpenRouter

163M

Derzeit nicht über EU-regionales Routing verfügbar. Dokumentation zum regionsinternen Routing

Weitere Modelle von inclusionai

Ling 3.2 Flash (free)

Text1,0M KontextFree

Ling 3.1 Flash

Ling 3.1 Flash is a hybrid reasoning mixture-of-experts model from inclusionAI, with 25B active parameters out of 560B total.

Text1M Kontext0,045 $ / 0,135 $

Ming Image 0.1 Design Layer

Ming Image 0.1 Design Layer is an image-to-image model from inclusionAI that decomposes a flattened design image into separate RGBA layers, such as a background layer and foreground elements, and returns one image per layer. It requires exactly one reference image and a prompt describing the layer plan. Output format can be requested as PNG or WebP. Output dimensions follow the input image, so explicit sizes and aspect ratios are rejected instead of silently reshaped.

Bild

Ming Image 0.1 Design

Ming Image 0.1 Design is a text-to-image model from inclusionAI aimed at graphic-design output, with an emphasis on legible text rendering inside the generated image. It generates from a prompt only and does not accept reference images. Output format can be requested as PNG, JPEG, or WebP. Image dimensions are chosen by the model rather than by the request, so explicit sizes and aspect ratios are rejected instead of silently reshaped.

Bild

Ling 3.0 Flash VL

Ling 3.0 Flash VL builds on Ling 3.0 Flash (124B total / 5.5B active MoE from InclusionAI), further strengthening its language capabilities while adding native visual perception and advanced visual agent capabilities. Hybrid instant/reasoning model with tool calling.

Text131K Kontext0,06 $ / 0,18 $

Ling 3.0 Flash Sante

Ling 3.0 Flash Sante is a health and medicine-focused mixture-of-experts model from InclusionAI, built on Ling 3.0 Flash with 5.1B active parameters out of 124B total. It is designed for medical knowledge reasoning, clinical safety, evidence-based retrieval, and long-horizon medical tasks, while retaining general capabilities in reasoning, coding, and agentic tasks.

Text262K Kontext

Ling 3.0 Flash Fin

Ling 3.0 Flash Fin is a finance-focused mixture-of-experts model from InclusionAI, built on Ling 3.0 Flash with 5.1B active parameters out of 124B total. It is designed for real-world investment workflows that require complex multi-step tasks and long-horizon planning and execution, while retaining general capabilities in reasoning, coding, and mathematics.

Text262K Kontext

Ling 3.0 Tiny

Ling 3.0 Tiny is a mixture-of-experts model from InclusionAI, with 1.3B active parameters out of 7.9B total. It is designed for responsive agents, instruction following, and multi-turn conversations, with switchable thinking and instant modes.

Text262K Kontext0,015 $ / 0,045 $

Ling 3.0 Flash

Ling-3.0-flash is a 124B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) model, with approximately 5.1B parameters activated per token.

The model is designed with token efficiency and production-scale agentic inference as key priorities, enabling developers to complete more useful work within constrained token, latency, and serving-cost budgets.

Text262K Kontext0,021 $ / 0,063 $

Ring-2.6-1T

Ring-2.6-1T is a 1T-parameter-scale thinking model with 63B active parameters, built for real-world agent workflows that require both strong capability and operational efficiency. It is optimized for coding agents, tool use, and long-horizon task execution, delivering leading results on benchmarks including PinchBench, ClawEval, TAU2-Bench, and GAIA2-search.

With adaptive reasoning effort across high and xhigh modes, Ring-2.6-1T dynamically allocates reasoning budget based on task complexity. This enables stronger performance with lower token overhead, especially in tool-heavy and multi-turn agent workflows.

Ring-2.6-1T is designed for advanced coding agents, complex reasoning pipelines, and large-scale autonomous systems where execution quality, latency, and cost efficiency all matter.

Text262K Kontext

Ling-2.6-1T

Ling-2.6-1T is an instant (instruct) model from inclusionAI and the company’s trillion-parameter flagship, designed for real-world agents that require fast execution and high efficiency at scale. It uses a “fast thinking” approach to reduce costs to roughly a quarter of comparable models while maintaining top-tier performance.

The model achieves state-of-the-art results on benchmarks such as AIME26 and SWE-bench Verified, and is well suited for advanced coding, complex reasoning, and large-scale agent workflows where both capability and efficiency are critical.

Text262K Kontext

Ling-2.6-flash

Ling-2.6-flash is an instant (instruct) model from inclusionAI with 104B total parameters and 7.4B active parameters, designed for real-world agents that require fast responses, strong execution, and high token efficiency. It delivers performance comparable to state-of-the-art models at a similar scale while significantly reducing token usage across coding, document processing, and lightweight agent workflows.

Text262K Kontext

inclusionAI: Ling 3.2 Flash (free)

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