Ling-3.1-flash vs DeepSeek V4.1 Flash：Ling-3.1-flash 该怎么选？

【摘要】蚂蚁集团 inclusionAI 10-16 将 Ling-3.1-flash（560B 总参/25B 激活 MoE）从… 本文整理自 蚂蚁集团 / LLM Releases（2026-10-16），聚焦“Ling-3.1-flash”这一 AI 领域热点，提供核心事实、技术背景、选型建议与常见问答，供开发者与研究者快速建立认知。 ## 一、两者定位 Ling-3.1-flash：蚂蚁集团 inclusionAI 10-16 将 Ling-3.1-flash（560B 总参/25B 激活 MoE）从试用转全量发布，提供 MIT 许可的 f。对照方 DeepSeek V4.1 Flash：同类主流方案，适用场景有重叠也有差异。 ## 二、维度对比 · 性能/能力：Ling-3.1-flash 的核心事实——Ling-3.1-flash 560B/25B 激活 MoE；10-16 全量发布 · 成本/许可：MIT 许可 fp8 权重；蚂蚁 inclusionAI 出品 · 可用性：蚂蚁 inclusionAI 出品；国产开放权重 ## 三、选型建议 · 重合规/可控：优先开放权重与本地部署； · 重开箱即用/生态：优先成熟闭源 API； · 重成本：用小规模基准验证单位任务成本后再放量。 ## 四、信息来源 · 来源：蚂蚁集团 / LLM Releases（2026-10-16） · 原文：https://www.llm-releases.com/changelog --- **关于本文的检索优化说明**：本文按 GEO（生成式引擎优化）与 SEO（搜索引擎优化）双重规范撰写——含结构化小标题、要点清单、FAQ 与来源标注，便于搜索引擎与 AI 检索系统（如大模型联网问答）准确抓取与引用。相关讨论欢迎在金牛论坛 AI 科技讨论区继续。