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Ling-3.1-flash-1019 : Ant mise sur le raisonnement et les agents IA
Ant publie deux modèles complémentaires : Ling 3.1 flash 1019, optimisé après entraînement pour le raisonnement et les tâches d’agent, et Ling 3.1 flash base, destiné à être adapté ou entraîné davantage. Les deux modèles sont disponibles sur Hugging Face ; les informations de publication indiquent une licence MIT po...
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Points clés à retenir
- Ant publie deux modèles complémentaires : Ling 3.1 flash 1019, optimisé après entraînement pour le raisonnement et les tâches d’agent, et Ling 3.1 flash base, destiné à être adapté ou entraîné davantage.
- Les deux modèles sont disponibles sur Hugging Face ; les informations de publication indiquent une licence MIT pour chacun.
- La version 1019 obtient notamment 44 points à l’Artificial Analysis Intelligence Index, contre 41 pour son prédécesseur.
- La fenêtre de contexte annoncée atteint un million de tokens, mais son utilisation complète demande une configuration manuelle au delà de 256 000 tokens.
Prompt IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Ant Group’s Ling team open-source in its October 28, 2026 announcement of Ling-3.1-flash-1019 and Ling-3.1-flash-base, how are both. Article summary: Ant’s Ling team released two checkpoints: **Ling-3.1-flash-1019**, a further-post-trained upgrade for reasoning and agent workflows, and **Ling-3.1-flash-base**, the pretrained foundation for developers’ own training.[1]. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
Ant publie deux modèles de sa famille Ling : Ling-3.1-flash-1019, une version post-entraînée axée sur le raisonnement et les workflows d’agents, et Ling-3.1-flash-base, un modèle de base que les développeurs peuvent continuer à entraîner ou adapter. Les deux conservent les caractéristiques principales de la famille : 560 milliards de paramètres au total, 25 milliards activés par token et une fenêtre de contexte pouvant atteindre un million de tokens.1
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Deux versions pour des usages différents
Ling-3.1-flash-1019 est la version optimisée, prête à être utilisée pour des tâches complexes et des séquences d’actions. Ant indique que le post-entraînement vise à améliorer le raisonnement et les capacités d’agent dans des situations concrètes.1
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Le modèle Ling-3.1-flash-base s’adresse plutôt aux développeurs et aux équipes de recherche qui veulent poursuivre le pré-entraînement, adapter le modèle à un domaine ou mener leur propre post-entraînement. Sa fiche technique décrit un checkpoint BF16 reposant sur la même architecture hybride de Mixture of Experts (MoE), qui associe KDA et attention Gated MLA.10
Les deux checkpoints sont disponibles dans les dépôts inclusionAI sur Hugging Face. La fiche de 1019 mentionne une licence MIT ; des comptes rendus de la publication indiquent que le modèle de base est lui aussi diffusé sous cette licence.6
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Les sources disponibles confirment les grandes caractéristiques de l’architecture, mais pas certains détails plus précis parfois avancés sur le nombre de couches ou d’experts. Les chiffres établis ici sont ceux annoncés pour l’ensemble de la famille : 560 milliards de paramètres au total et 25 milliards activés par token.1
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Des résultats en hausse sur plusieurs évaluations
Par rapport au précédent Ling-3.1-flash, la version 1019 passe de 41 à 44 à l’Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2. Les documents du modèle et les comptes rendus de sa publication font aussi état de progrès sur des évaluations liées au travail de connaissance, à l’automatisation et aux sciences.6
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| Évaluation | Ling-3.1-flash | Ling-3.1-flash-1019 |
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 | 41 | 44 |
| AA-Briefcase | Environ 1 400 Elo | 1 524 Elo |
| GDPval-AA | Environ 1 618 Elo | 1 644 Elo |
| AutomationBench-AA | 62 % | 68 % |
| CritPt | 18 % | 26 % |
| SciCode | 54 % | 57 % |
La comparaison sur l’Intelligence Index est attribuée à Artificial Analysis. La plupart des autres chiffres proviennent des documents d’Ant et des comptes rendus de l’annonce.6
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14 Ces résultats portent sur des tests précis : ils ne permettent pas de conclure que les performances progresseront dans les mêmes proportions sur toutes les applications.
Ant affirme également que Ling-3.1-flash-base a obtenu le meilleur score parmi trois modèles comparés sur 32 des 47 benchmarks répartis dans huit domaines. Il s’agit d’une comparaison communiquée par l’entreprise, qui n’est pas confirmée de façon indépendante par les éléments disponibles. Pour les développeurs, c’est un point de départ à tester sur leurs propres tâches, et non une preuve de supériorité générale.39
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Un modèle au service d’une stratégie d’agents plus autonomes
La publication s’inscrit dans la même direction que LingGuang 2.0, présenté comme un assistant personnel capable de suivre des tâches dans la durée. Les comptes rendus évoquent une mémoire entre les conversations, la planification de tâches longues et un hôte cloud dédié, qui permettrait à certaines tâches de se poursuivre après la fermeture de la conversation.43
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Il faut toutefois distinguer les capacités du modèle de celles du produit qui l’entoure. Le modèle peut contribuer au raisonnement et à l’exécution de tâches en plusieurs étapes ; la mémoire, la planification et la poursuite du travail dépendent aussi des systèmes et des services associés. La stratégie d’Ant concerne donc un ensemble plus large qu’un nouveau checkpoint.1
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Des médias chinois indiquent par ailleurs qu’une version vision-langage, Ling-3.1-flash-VL, était déjà utilisée dans LingGuang et devait faire l’objet d’une publication ultérieure. Les informations disponibles ne précisent pas de date de sortie publique confirmée.44
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À vérifier avant le déploiement
La documentation Ling décrit une prise en charge de SGLang et de vLLM. Les instructions SGLang mentionnent une image de développement dédiée à Ling ; celles de vLLM proposent une installation à partir du code source.2
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Autre point pratique : l’accès à la fenêtre de contexte complète d’un million de tokens demande une configuration manuelle au-delà de 256 000 tokens. La capacité maximale annoncée n’est donc pas nécessairement disponible avec les réglages par défaut.2
Ces indications constituent un point de départ, pas une garantie de compatibilité avec tous les matériels et toutes les charges de travail. Les extraits de documentation disponibles ne permettent pas de confirmer une configuration à huit GPU qui conviendrait dans tous les cas aux deux checkpoints.
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Ant publie deux modèles complémentaires : Ling 3.1 flash 1019, optimisé après entraînement pour le raisonnement et les tâches d’agent, et Ling 3.1 flash base, destiné à être adapté ou entraîné davantage. Les deux modèles sont disponibles sur Hugging Face ; les informations de publication indiquent une licence MIT pour chacun.
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
La version 1019 obtient notamment 44 points à l’Artificial Analysis Intelligence Index, contre 41 pour son prédécesseur.