Ling 3.0 Flash、同サイズクラスで最良のオープンモデルに
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Ant Group の inclusionAI が MIT ライセンスで公開したオープンモデル「Ling 3.0 Flash」は、1240 億パラメータ未満のクラスで最も賢く、コスト効率も優れている。
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AI NEW LABで論点を見るAI深層分析を開く2026年8月14日 01:04
AI深層分析
キーポイント
性能評価での首位獲得
Artificial Analysis の知能指数 (AAII) で 38 点を記録し、同サイズクラスのオープンモデル中最も賢いと認定された。
ハルシネーションの大幅低減
AA Omniscience テストにおいて、前バージョンから幻覚発生率が 97% から 44% に低下し、信頼性の高い回答のみを提供するようになった。
コスト効率とアクセス経路
トークン単価で同等モデルを下回り、MIT ライセンスにより inclusionAI API や DeepInfra、Hugging Face で直接利用可能になった。
重要な引用
"Ling 3.0 Flash is the smartest open model in its size class."
"On the AA Omniscience test, the hallucination rate dropped from 97 to 44 percent compared to the previous version."
"Ant Group's inclusionAI is releasing the model under an MIT license"
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Ant Group が MIT ライセンスで高性能モデルを公開したことは、オープンソースコミュニティにとって大きな追い風となる。特に幻覚率の低減とコスト効率の両立は、実務での採用ハードルを下げる重要な要素である。
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Ling 3.0 Flash は、同サイズクラスで最も賢いオープンモデルです。 Artificial Analysis の知能指数（Intelligence Index）では 38 ポイントを獲得し、前作から大幅にスコアを伸ばしました。この結果は Qwen3.6 27B と同等の性能を示しますが、アクティブパラメータ数は格段に少ないものです。なお、トップモデルである DeepSeek V4 Flash は 52 ポイントで、Ling 3.0 Flash はまだ一歩及ばない状況です。Artificial Analysis のデータによると、総パラメータ数が 1,240 億未満のオープンモデルの中で、Ling 3.0 Flash が最も賢い存在となります。これより小さいモデルが同スコアに到達した例はありません。
AA Omniscience テストでは、前バージョンと比較してハルシネーション（幻覚）発生率が 97% から 44% に低下しました。信頼できる回答がない質問に対しては、以前よりも頻繁に回答を拒否するようになりました。また、エージェントタスクにおいても前作より大幅な進歩が見られ、特に t3-Bench Banking ベンチマークでの成果が顕著です。
トークン単価で見れば、Ling 3.0 Flash は同等の能力を持つモデルの中で最も安いです。複雑なタスクでは同程度の他モデルよりも多くのトークンを消費しますが、タスク単位で計算しても Qwen3.6 27B よりも安価に抑えられます。
Ant Group の inclusionAI は、このモデルを MIT ライセンスの下で inclusionAI API や DeepInfra を通じて公開しています。また、モデルの重みは Hugging Face でも直接入手可能です。
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Ling 3.0 Flash is the smartest open model in its size class. On the Artificial Analysis Intelligence Index, Ling 3.0 Flash scores 38 points, a big jump over its predecessor. That puts it on par with Qwen3.6 27B while using far fewer active parameters. It still trails the leader, DeepSeek V4 Flash, which sits at 52 points. According to Artificial Analysis, it's the smartest open model under 124 billion total parameters. No smaller model matches its score.
On the AA Omniscience test, the hallucination rate dropped from 97 to 44 percent compared to the previous version. The model now refuses to answer questions it doesn't have reliable answers for far more often. Ling 3.0 Flash also shows strong gains in agentic tasks over its predecessor, including on the t3-Bench Banking benchmark.
On per-token pricing, Ling 3.0 Flash beats every comparably capable model. It does burn through more tokens on complex tasks than similarly strong alternatives. But even on a per-task basis, it stays cheaper than Qwen3.6 27B. Ant Group's inclusionAI is releasing the model under an MIT license on the inclusionAI API and through DeepInfra. Model weights are available directly on Hugging Face.
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