فريق Ling من آنت يفتح Ling-3.1-flash برخصة MIT بنتائج قوية في البرمجة
أطلق فريق Ling التابع لمجموعة آنت نموذج Ling-3.1-flash على Hugging Face برخصة MIT، بـ560 مليار معامل يعمل منها 25 مليارا في كل خطوة، وسياق يصل إلى مليون رمز ونتائج مرتفعة في اختبارات البرمجة والوكلاء.
أطلق فريق Ling التابع لمجموعة آنت (inclusionAI) نموذج Ling-3.1-flash على Hugging Face برخصة MIT في أكتوبر 2026. والنموذج نسخة مطورة من Ling-3.0-flash، وهو نموذج لغوي موجه للمهام الواقعية يمكن تشغيل وضع التفكير فيه أو إيقافه. ويمكن تشغيله على خوادمك الخاصة، وهو متاح أيضا على ModelScope وعبر OpenRouter.
ما يقدمه النموذج
Ling-3.1-flash نموذج من نوع مزيج الخبراء يضم 560 مليار معامل إجمالا، يعمل منها 25 مليارا في كل خطوة. ووفقا لبطاقة النموذج يدعم سياقا يصل إلى مليون رمز. ويمزج تصميمه طبقات انتباه خطي مع طبقات انتباه تقليدية بنسبة 7 إلى 1، وهو تصميم يهدف إلى خفض الحساب في النصوص الطويلة. ويعمل 8 من أصل 512 خبيرا في كل خطوة.
اختبارات البرمجة والوكلاء
وفقا للقيم المنشورة على صفحة Hugging Face، يحقق النموذج 68.74 في SWE-bench Pro الذي يقيس إصلاح مشكلات البرمجيات، و88.5 في SWE-bench Multilingual، و81.18 في Terminal-Bench 2.1 الذي يقيس مهام الطرفية، و68.7 في SkillsBench، و37.44 في Humanity's Last Exam. وتشير البطاقة أيضا إلى تحسن في اختبارات العمل والصحة وربط الأدوات مثل GDPVal وHealthBench Professional وMCP-Atlas، ويُعرض جدول المقارنة كصورة. ويقول الفريق إن إطار البرمجة LingCode المبني على Pi قد يُفتح مصدره لاحقا.
كيفية التشغيل
الطريق الموصى به هو SGLang، والإعداد المرجعي في البطاقة ثماني بطاقات H200. ويمكن تشغيله أيضا بـvLLM، وتُدرج نسخ مضغوطة أعدها المجتمع لـllama.cpp وOllama وLM Studio. ومع ذلك يتطلب تشغيل نموذج بهذا الحجم محليا عتادا قويا جدا، وتجربته عبر مزود سحابي أسهل.
الدرجات قيم نشرها فريق Ling، ولم تُذكر أسماء النماذج المقارنة في النص. ولا تتضمن البطاقة معلومات عن دعم اللغات، ومنها التركية. ومن المفيد اختباره على قاعدة الشيفرة الخاصة بك ومتابعة مقارنات الباحثين المستقلين.
