Ling 3.1 Flashをローカルで動かせますか？

inclusionAI | 262,144 token context | $0.07/M input, $0.22/M output. Ling 3.1 Flash is a hybrid reasoning mixture-of-experts model from inclusionAI, with 25B active parameters out of 560B total.

このモデルのガイド

2026年の最も安いChatGPT代替品10選：無料のローカルモデル、無料プラン、定額プラン

オープンウェイト、オープンソース、API専用：実際に何ができるのか

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キャプテンのメモ

Captainによる、ハウスエディター執筆

2026-10-13のメモ

Ling 3.1 FlashはinclusionAIのハイブリッド推論Mixture-of-Expertsモデルで、5600億パラメータのうち250億がアクティブです。Flashは軽量かつ高速なサービングを示し、コストを抑えるMoE効率を維持しています。現在無料で利用可能で、トークン課金なしで推論性能を試したい方に適しています。

得意分野

ハイブリッド推論MoEアーキテクチャ：5600億パラメータ中250億がアクティブ
262,144トークンのコンテキストウィンドウで長文を切らずに処理
執筆時点で無料で利用可能
推論に重点を置き、マルチステップ問題や構造化分析に適する

注意点

ウェイトは非公開で、ローカル実行やモデル検査は不可。
inclusionAIはモデルカードを公開しておらず、能力の詳細は不明。
無料利用は将来変更される可能性があり、SLAやレート制限の情報も公開されていない。

最適な用途

試してみるプロンプト

ステップバイステップ論理パズル

友人3人（Ada、Ben、Cara）がそれぞれ異なるペット（猫、犬、魚）を飼い、異なる階（1、2、3階）に住んでいます。Adaは1階に住んでいません。犬の飼い主は猫の飼い主の真上に住んでいます。Benは魚を飼っています。誰がどの階に住みどのペットを飼っているか、推論の各ステップを示して解いてください。

長文契約条項の分析

以下に契約書の一部を貼り付けます。サービス提供者に課された義務、クライアントが保持する権利、二通りに解釈できる曖昧な条項をすべて特定し、箇条書きの構造化リストで提示してください。[ここに契約文を貼り付けてください]

リサーチ統合タスク

2008年の金融危機の原因について異なる5つの情報源からの段落があります。彼らが合意している主張、矛盾する主張、1つの情報源だけが言及している因果要因を特定し、どの情報源が何を言っているか具体的に示してください。

比較する

Ling 3.0 Flash VL
オープンウェイトモデル
131,072トークンのコンテキスト · $0.06/M 入力、$0.18/M 出力
Ling 3.0 Flash
オープンウェイトモデル
262,144トークンのコンテキスト · $0.02/M 入力、$0.06/M 出力
Ling 3.0 Flash Sante
API専用モデル
262,144トークンのコンテキスト · $0.04/M 入力、$0.12/M 出力
Ling 3.0 Flash Fin
API専用モデル
262,144トークンのコンテキスト · $0.04/M 入力、$0.12/M 出力

inclusionaiの他のテキストモデル

よくある質問

Ling 3.1 Flashをローカルで動かせますか？: いいえ。ウェイトは公開されておらず、ローカル展開はできません。inclusionAIのAPIまたはインターフェース経由でアクセスしてください。
価格とコンテキスト長は？: 無料で利用可能で、262,144トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。現時点でレート制限や有料プランは公開されていません。
FlashとフルLingモデルの違いは？: Flashは5600億パラメータ中250億のみをアクティブにするため、トークンあたりの計算量が少なく高速ですが、メーカーは速度とピーク性能のトレードオフを公開していません。

キャプテンの評価
無料で試せる長文推論モデルとして価値がありますが、ウェイト非公開で詳細なドキュメントもありません。

キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。

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Updated Oct 22, 2026

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Also ranked: #184 Hottest AI model · #54 Hottest Text / LLM model · #54 Hottest Text / LLM text model

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Ling 3.1 Flash の人気トレンド

2 Oct 2026以降のヒートスコア

ヒートスコア

8,495°

今週

▲

54.4%

8,438° 当時、8,495° 今

今月

n/a

まだリリース/追跡されていません

過去1年

n/a

まだリリース/追跡されていません

7,000°

基準値

スケールは0°から9,999°までです。7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、リストを完全に保つために仮の数値が割り当てられています。7,000°が実際のデータが始まる地点で、実データがほとんどないモデルはここに位置し、それより上の度数が測定値です。基準値自体はモデルについて何も示さず、上の度数だけがモデル間の違いを示します。

+1,495°

OpenRouterトークン

このモデルは過去30日間にOpenRouter経由で962,011,466,267トークンを処理しました。プロンプトと回答の合計です。10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントし、合計96,201です。最終日のトークンは採用率に加算されます。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。

詳細な内訳を表示

このサイトのすべての数字は確認できます。このモデルのヒートスコアは8,495°で、ここでは一つずつ要素を積み上げていき、各段階の合計を示しています：基準値、各ソースが加える度数、モデルの種類によるボーナス、そして重みの年齢による減算。色は上のチャートの帯を表しています。最後の用語集で全ての用語を定義しています。

1
基準値から始めます。
なぜ7,000°でゼロではないのか：スケールは0°から9,999°までで、7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、仮の数値が割り当てられてリストを完全に保ち、データのあるモデルより上位にならないようにしています。7,000°が実際のデータが始まる地点です。実データがほとんどないモデルはここに位置し、それ以降が測定値で、基準値の上には10段階の10倍増が300°ずつあります。基準値はすべてのモデルで同じなので、何も決めません。違いを決めるのはその上の度数です。
7,000°
累計合計
2
ダウンロード数を加算します。
合計でOpenRouterトークンから96,201のダウンロード相当数。ダウンロード数が10倍になると同じ300°が加算されるので、サイズは重要ですがスコアを独占することはありません。
+1,495°
8,495°
累計合計
=
ヒートスコア。
このモデルがこのサイトのすべてのリストでどの位置にいるか。これ以外の調整はありません。
8,495°

用語集：ここで使われている用語

ヒートスコア: モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
フロア: 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
ダウンロード相当数: スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
対数スケール: 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
いいね: すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
普及率: 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
測定済みと推定: 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
シーダー: トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
AI Horde: 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
生成サイト: PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
OpenRouterトークン: ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
完全モデル（チェックポイント）: 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
LoRAと埋め込み: 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
ファミリーと重み: モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
年齢: ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
ファミリーブースト: このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
代替スコア: まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
新着！(猶予期間): 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
トレンド: ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
典型的なモデル: カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。

このモデルの人気がカタログ全体と比べてどう動いたかを示してるよ。期間ごとのダウンロード数、いいね数、使用数の伸びを、同じ期間の普通のモデルの伸びと比べてる。熱スコアもその時点のものだよ。普通の伸びより上なら人気が上がってる、下なら下がってるってこと。過去のデータは今日の合計、モデルの初日、ダウンロード速度の2回の計測から再構成してる。期間の初めに存在しなかったモデルはn/aになるよ。