inclusionAI/Ling-3.1-flash-1019 · Hugging Face

원문 발행 2026. 10. 27. 20:12원문 언어 영어AI 한국어 번역r/LocalLLaMA 원문 보기

요약

inclusionAI가 업그레이드된 Ling-3.1-flash-1019 모델을 공개했습니다. 이 모델은 560B 파라미터와 1M 컨텍스트를 제공하며, 추론 및 에이전트 역량에서 큰 개선을 보였습니다. 다양한 과학/자동화 벤치마크 점수 상승으로 복잡한 다단계 작업 수행 능력이 향상되었습니다.

핵심 포인트

560B 파라미터와 1M 컨텍스트 윈도우를 제공하는 업그레이드 모델입니다.
추론 및 에이전트 역량(agentic capabilities)에서 상당한 성능 개선을 이루었습니다.
AA-Briefcase 점수가 1400점에서 1524 Elo로 상승했습니다.
CritPt, SciCode 등 과학 분야 벤치마크에서도 높은 향상을 보였습니다.

from inclusionAI: 저희는 Ling-3.1-flash의 업그레이드 버전인 Ling-3.1-flash-1019를 소개합니다. 이 모델은 총 560B 파라미터, 토큰당 25B 활성 파라미터를 가지며 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. 추가적인 사후 학습 최적화를 거친 Ling-3.1-flash-1019는 추론 및 실제 에이전트 역량(agentic capabilities)에서 상당한 개선을 보여줍니다. AA-Briefcase 점수는 약 1400점에서 1524 Elo로 상승했으며, AutomationBench-AA 성능은 62%에서 68%로 증가했습니다. 또한 이 모델은 CritPt (18% → 26%) 및 SciCode (54% → 57%)를 포함한 과학 분야 벤치마크에서도 향상을 이루었습니다. 전반적으로, Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2에서 41점에서 44점을 기록했습니다. 이러한 개선점들은 복잡한 추론, 다단계 작업 실행 및 다양한 실제 시나리오에 걸친 에이전트 워크플로우에서의 모델 성능 향상을 강조합니다. https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.1-flash-base

저희는 연구와 커뮤니티 주도 혁신을 지원하기 위해 Ling-3.1-flash의 기본 체크포인트인 Ling-3.1-flash-base를 소개합니다. 총 560B 파라미터와 토큰당 25B 활성 파라미터를 가진 이 모델은 지속적인 사전 학습(pretraining), 도메인 적응(domain adaptation) 및 사후 학습 연구의 기반을 제공합니다.

제출자: /u/jacek2023 [링크] [댓글]

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