Ling 3.2 Flash (free) est-il gratuit ?

Oui. Le tarif affiché sur cette page pour Ling 3.2 Flash (free) est nul, donc aucuns frais ne vous sont facturés pour jetons de prompt ou de complétion. Les points de terminaison gratuits sont soumis à des limites de débit — consultez la documentation sur les limites de débit.

Quelle est la longueur de contexte de Ling 3.2 Flash (free) ?

Ling 3.2 Flash (free) dispose d’une fenêtre de contexte de 1 048 576 jetons. Il prend en charge jusqu’à 262 144 jetons de complétion.

Ling 3.2 Flash (free) prend-il en charge les appels d’outils et les sorties structurées ?

Oui. Ling 3.2 Flash (free) accepte tools et tool_choice pour l’appel de fonctions. Il prend également en charge les sorties structurées via un schéma JSON dans response_format.

Quelles entrées et sorties Ling 3.2 Flash (free) prend-il en charge ?

Ling 3.2 Flash (free) accepte texte et images en entrée et renvoie texte.

Quels fournisseurs proposent Ling 3.2 Flash (free) ?

Ling 3.2 Flash (free) est servi par 1 fournisseur sur OpenRouter : Ant Digital.

Quels autres modèles de modalité texte propose inclusionAI ?

Ling 3.1 Flash, Ling 3.0 Flash VL, Ling 3.0 Tiny et 1 de plus sont d’autres modèles de type texte de inclusionAI.

Quand Ling 3.2 Flash (free) a-t-il été publié ?

Ling 3.2 Flash (free) est sorti le 13 novembre 2026.

inclusionAI: Ling 3.2 Flash (free)

inclusionai/ling-3.2-flash:free

Poids du modèle

Comparer

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.

Modalités

Prix

Gratuit

Contexte

1,0M

Publié

13 nov. 2026

Fournisseurs

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

Latence / débit


	Gratuit	Gratuit	1,48s	33 tok/s	100,00 %

Entrée GratuitSortie Gratuit
33 tok/s100,00 % de disponibilité

Performances

Le débit est la vitesse à laquelle le modèle écrit (jetons par seconde — plus il est élevé, mieux c’est). La latence est le temps total d’aller-retour (plus il est faible, mieux c’est). Le TTFT est le délai avant le premier jeton — le temps avant de voir quelque chose apparaître (plus il est faible, mieux c’est).

Débit

33jetons/s

P50, meilleur résultat tous fournisseurs confondus

Latence

1,48s

P50, meilleur fournisseur

Disponibilité

La disponibilité correspond au pourcentage des 3 derniers jours pendant lequel au moins un fournisseur répondait aux requêtes. La disponibilité du service correspond au pourcentage de temps pendant lequel l’inférence a été assurée avec succès. OpenRouter surveille en continu les fournisseurs et utilise le meilleur fournisseur suivant lorsque l’un d’eux renvoie une erreur.

Disponibilité au cours des dernières 24 heures

OpenRouter Availability

99,45 %

Lorsqu’une erreur survient chez un fournisseur en amont, nous pouvons rétablir le service en routant la requête vers un autre fournisseur opérationnel, si les filtres de votre requête le permettent. Vous pouvez accéder par programmation aux données de disponibilité de chaque fournisseur via l’ API des points de terminaison. Découvrez nos options d’ équilibrage de charge et de routage des fournisseurs.

Applications

Applications publiques qui envoient le plus de trafic à ce modèle. Un bon indicateur des charges de travail réelles en production — et un aperçu des cas d’usage auxquels ce modèle convient le mieux.

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.

45,4Mjetons

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.

21,3Mjetons

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.

12,1Mjetons

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.

7,74Mjetons

DeepSeek Harness

nouveau

4,39Mjetons

Reste d’OpenRouter

107M

Top 5 des applications

90,9M

Actuellement indisponible via le routage dans la région UE. Documentation sur le routage intrarégional

Autres modèles de inclusionai

Ling 3.2 Flash (free)

TexteContexte de 1,0MFree

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.

TexteContexte de 1M0,045 $US / 0,135 $US

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.

Image

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.

Image

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.

TexteContexte de 131K0,06 $US / 0,18 $US

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.

TexteContexte de 262K

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.

TexteContexte de 262K

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.

TexteContexte de 262K0,015 $US / 0,045 $US

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.

TexteContexte de 262K0,021 $US / 0,063 $US

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.

TexteContexte de 262K

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.

TexteContexte de 262K

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.

TexteContexte de 262K

inclusionAI: Ling 3.2 Flash (free)

Fournisseurs

Performances

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Autres modèles de inclusionai

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Qu’est-ce que Ling 3.2 Flash (free) ?

Ling 3.2 Flash (free) est-il gratuit ?

Quelle est la longueur de contexte de Ling 3.2 Flash (free) ?

Ling 3.2 Flash (free) prend-il en charge les appels d’outils et les sorties structurées ?

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