重磅发布：Ling-flash-2.0登陆SiliconFlow，旗舰级MoE模型实现推理性能与效率双突破
【免费下载链接】Ling-flash-2.0 
项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ling-flash-2.0
TL;DR：Ant Group旗下inclusionAI研发的旗舰级混合专家（MoE）语言模型Ling-flash-2.0正式登陆SiliconFlow平台。该模型凭借1000亿总参数与仅61亿激活参数的极致设计，在保持400亿级稠密模型性能竞争力的同时，实现了显著的成本优化，并支持13.1万token超长上下文窗口。无论是复杂推理、代码开发还是行业垂直场景，用户均可通过SiliconFlow API以经济高效的方式获取前沿AI能力。
SiliconFlow今日宣布，Ling 2.0架构下第三款混合专家模型——Ling-flash-2.0正式开放服务。作为继Ling-mini-2.0与Ring-mini-2.0之后的重要升级版本，该模型通过20万亿高质量tokens的多阶段训练（含监督微调与强化学习优化），将MoE架构的效率优势与真实场景的任务适应性深度融合，为企业级复杂推理、专业代码生成及行业定制化应用提供了全新选择。
通过SiliconFlow的Ling-flash-2.0 API服务，开发者与企业用户将获得以下核心价值：
突破性成本控制：输入token单价低至0.14美元/百万，输出token仅0.57美元/百万，较同性能稠密模型降低60%以上使用成本
创新MoE架构：采用1000亿总参数设计，实际激活参数仅61亿（其中非嵌入层参数48亿），实现算力资源的精准投放
超长上下文理解：13.1万token上下文窗口支持处理完整代码库、学术论文或企业级文档，满足复杂任务需求
全面能力升级：在推理、代码、数学及金融医疗等垂直领域均达到当前最佳水平（SOTA），同时兼顾创意写作等开放式任务
如上图所示，宣传图直观呈现了Ling-flash-2.0的核心优势定位：将顶级推理能力与极致成本效率相结合。这一产品定位精准回应了企业用户对高性能AI服务的预算约束痛点，为追求性价比的技术团队提供了平衡性能与成本的理想方案。
Ling-flash-2.0的技术突破与行业价值
在知识密集型任务、数学推理、代码生成、逻辑分析及金融医疗等垂直领域，Ling-flash-2.0展现出全面且稳健的性能表现，同时在创意写作等开放式场景中也表现出高度竞争力。值得关注的是，该模型不仅显著超越400亿参数以下稠密模型（如Qwen3-32B-Non-Thinking与Seed-OSS-36B-Instruct（零思考预算）），更在与Hunyuan-80B-A13B-Instruct、GPT-OSS-120B（低配置）等大型MoE模型的对比中保持竞争力，同时具备无可比拟的效率优势。
以下为Ling-flash-2.0与主流模型的关键基准测试对比（数值越高性能越优）：
| 评估基准 | Ling-flash-2.0 | Qwen3-32B-Non-Thinking | Seed-OSS-36B-Instruct | Hunyuan-80B-A13B-Instruct | GPT-OSS-120B (low) |
|---|---|---|---|---|---|
| GPQA-Diamond（知识问答） | 🥇68.1 | 56.2 | 52.0 | 61.8 | 63.4 |
| MMLU-PRO（多任务语言理解） | 🥇77.1 | 69.2 | 73.2 | 65.0 | 74.1 |
| AIME 2025（数学竞赛） | 🥇56.6 | 23.1 | 15.0 | 22.6 | 51.9 |
| LiveCodeBench v6（代码生成） | 🥇51.38 | 31.5 | 30.7 | 25.8 | 42.7 |
| Creative Writing V3（创意写作） | 🥇85.17 | 77.57 | 82.17 | 59.69 | 79.09 |
深度解析：Ling-flash-2.0的效率密码
Ling-flash-2.0的跨越式进步源于对MoE架构的深度优化，其核心在于基于"灵族缩放定律"（Ling Scaling Laws）设计的1/32激活比例机制。不同于传统模型的暴力参数堆砌，该模型通过一系列创新设计实现效率跃升：专家粒度动态调整、共享专家比例优化、注意力均衡分配、智能路由策略、多token预测（Multi-Token Prediction）、QK归一化（QK-Norm）及部分旋转位置编码（Partial-RoPE）等技术的协同应用，使其仅用61亿激活参数即达到400亿级稠密模型的性能水平，效率较同性能模型提升7倍。
该架构图清晰展示了Ling-flash-2.0的MoE核心设计，包括分组查询注意力（Grouped-Query Attention）、旋转位置编码（RoPE）等关键组件，以及1000亿总参数、61亿激活参数、12.8万上下文长度等核心指标。这一可视化呈现帮助技术用户直观理解模型如何通过选择性激活专家模块实现算力高效利用，为评估模型适配性提供了关键参考。
真实场景性能验证
在SiliconFlow playground的实测环境中，Ling-flash-2.0展现了令人印象深刻的任务处理能力。以"编写完整贪吃蛇游戏代码"为测试指令，模型在15秒内生成了可直接运行的HTML+JavaScript实现方案，不仅包含完整的游戏逻辑（碰撞检测、分数计算、难度递增），还内置了响应式设计适配不同设备。这一过程充分验证了其在复杂推理、代码生成与工程实践之间的无缝衔接能力。
快速开始使用指南
1. 零成本体验：访问SiliconFlow playground（https://siliconflow.com/playground），直接在浏览器中测试Ling-flash-2.0的各项能力
2. 无缝集成到现有系统：通过OpenAI兼容API进行开发，完整接口规范参见SiliconFlow API文档（https://docs.siliconflow.com）
以下为Python调用示例代码：
import requests
url = "https://api.siliconflow.com/v1/chat/completions"
payload = {
"thinking_budget": 4096, # 推理步数控制
"top_p": 0.7, # 采样参数
"model": "inclusionAI/Ling-flash-2.0",
"messages": [
{
"content": "我有4个苹果，送给朋友2个，现在我们总共有多少个苹果？",
"role": "user"
}
]
}
headers = {
"Authorization": "Bearer <您的API密钥>",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.json())
未来展望
Ling-flash-2.0的推出标志着MoE架构在企业级应用中的成熟落地。随着模型能力的持续迭代与场景适配的深化，SiliconFlow将进一步扩展行业专用版本（如Ling-flash-2.0-Finance、Ling-flash-2.0-Med），并推出Fine-tuning API支持企业定制训练。对于追求AI驱动增长的企业而言，Ling-flash-2.0不仅是当前任务的高效解决方案，更是面向未来AI架构的战略级技术储备。
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【免费下载链接】Ling-flash-2.0 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ling-flash-2.0
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
