Ling 3.2 Flash (free) は無料ですか？

はい。このページに表示されている Ling 3.2 Flash (free) の料金はゼロなので、プロンプトまたは補完トークンに対する課金はありません。無料のエンドポイントにはレート制限が適用されますので、レート制限のドキュメントをご覧ください。

Ling 3.2 Flash (free) のコンテキスト長はどれくらいですか？

Ling 3.2 Flash (free) のコンテキストウィンドウは 1,048,576 トークンです。最大 262,144 トークンの補完に対応しています。

Ling 3.2 Flash (free) はツール呼び出しと構造化出力に対応していますか？

はい。Ling 3.2 Flash (free) は関数呼び出し用の tools と tool_choice を受け付けます。 response_format の JSON スキーマによる構造化出力にも対応しています。

Ling 3.2 Flash (free) はどのような入力と出力をサポートしていますか？

Ling 3.2 Flash (free) はテキスト、画像を入力として受け取り、テキストを返します。

Ling 3.2 Flash (free) を提供しているプロバイダーはどこですか？

Ling 3.2 Flash (free) は OpenRouter 上で 1 社のプロバイダー（Ant Digital）によって提供されています。

inclusionAI には他にどのようなテキストモデルがありますか？

Ling 3.1 Flash, Ling 3.0 Flash VL, Ling 3.0 Tiny と他 1 件は、inclusionAI のその他のテキストモデルです。

Ling 3.2 Flash (free) はいつリリースされましたか？

Ling 3.2 Flash (free) は 2026年11月13日にリリースされました。

inclusionAI: Ling 3.2 Flash (free)

Q: Ling 3.2 Flash (free) はどのような入力と出力をサポートしていますか？

Ling 3.2 Flash (free) は テキスト、画像 を入力として受け取り、テキスト を返します。

Q: inclusionAI には他にどのような テキスト モデルがありますか？

Ling 3.1 Flash, Ling 3.0 Flash VL, Ling 3.0 Tiny と他 1 件 は、inclusionAI のその他の テキスト モデルです。

Q: Ling 3.2 Flash (free) はいつリリースされましたか？

Ling 3.2 Flash (free) は 2026年11月13日 にリリースされました。

inclusionai/ling-3.2-flash:free

モデルの重み

比較

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.

モダリティ

価格

無料

コンテキスト

1.0M

公開日

2026年11月13日

プロバイダー

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

レイテンシ / スループット


	無料	無料	1.45s	33 tok/s	100.00%

入力無料出力無料
33 tok/s稼働率 100.00%

パフォーマンス

スループットはモデルが出力する速さです（毎秒のトークン数で、数値が高いほど優れています）。レイテンシは往復にかかる合計時間です（短いほど優れています）。TTFT は最初のトークンが出力されるまでの時間、つまり何かが表示され始めるまでの時間です（短いほど優れています）。

スループット

33トークン/秒

P50、プロバイダー全体での最良値

レイテンシ

1.45秒

P50、最適なプロバイダー

稼働率

稼働率は、過去 3 日間に少なくとも一社のプロバイダーがリクエストに応答していた時間の割合です。可用性は、推論が正常に提供された時間の割合です。OpenRouter は継続的に監視し、プロバイダーがエラーを返すと、次に最適なプロバイダーを使用します。

過去 24 時間の可用性

OpenRouter Availability

99.45%

上流のプロバイダーでエラーが発生した場合、リクエストフィルターが許可していれば、別の正常なプロバイダーにルーティングして復旧できます。プロバイダーごとの稼働率データにプログラムでアクセスするには Endpoints APIを利用できます。詳しくは、負荷分散とプロバイダールーティングのオプションをご覧ください。

アプリ

このモデルに最も多くのトラフィックを送信している公開アプリです。実際の本番ワークロードを把握するための有力な指標であり、このモデルに最も適したユースケースを知る手がかりにもなります。

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.

45.4Mトークン

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.

21.3Mトークン

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.

12.1Mトークン

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.

7.74Mトークン

DeepSeek Harness

新着

4.39Mトークン

OpenRouter のその他のアプリ

107M

上位 5 アプリ

90.9M

現在、EU 域内ルーティングでは利用できません。リージョン内ルーティングのドキュメント

その他のモデル：提供元 inclusionai

Ling 3.2 Flash (free)

テキスト1.0M コンテキストFree

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.

テキスト1M コンテキスト$0.045 / $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.

画像

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.

画像

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.

テキスト131K コンテキスト$0.06 / $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.

テキスト262K コンテキスト

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.

テキスト262K コンテキスト

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.

テキスト262K コンテキスト$0.015 / $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.

テキスト262K コンテキスト$0.021 / $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.

テキスト262K コンテキスト

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.

テキスト262K コンテキスト

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.

テキスト262K コンテキスト

inclusionAI: Ling 3.2 Flash (free)

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その他のモデル：提供元 inclusionai

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よくある質問

Ling 3.2 Flash (free) とは何ですか？

Ling 3.2 Flash (free) は無料ですか？

Ling 3.2 Flash (free) のコンテキスト長はどれくらいですか？

Ling 3.2 Flash (free) はツール呼び出しと構造化出力に対応していますか？

Ling 3.2 Flash (free) はどのような入力と出力をサポートしていますか？

Ling 3.2 Flash (free) を提供しているプロバイダーはどこですか？

inclusionAI には他にどのような テキスト モデルがありますか？

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