InclusionAI abre los pesos de Ling 3.1 Flash, un MoE de 560 mil millones de parámetros
InclusionAI abre los pesos de Ling 3.1 Flash, un MoE de 560 mil millones de parámetros
El laboratorio InclusionAI publicó en su repositorio oficial los pesos MIT de Ling 3.1 Flash, un modelo híbrido con 560 mil millones de parámetros totales y 25 mil millones activos por token.
Arquitectura híbrida para contexto largo
Ling 3.1 Flash usa una arquitectura de mezcla de expertos con 560 mil millones de parámetros totales y unos 25 mil millones activos por token. La tarjeta describe 512 expertos enrutados, ocho activos y una combinación de atención lineal KDA con capas MLA.
El repositorio oficial distribuye los pesos bajo licencia MIT y documenta ejecución con vLLM. InclusionAI orienta el modelo a razonamiento, programación, análisis de varios pasos y agentes con herramientas.
Abierto, pero exigente en infraestructura
La apertura de pesos permite auditoría y despliegue propio, aunque el tamaño total exige infraestructura considerable y no equivale a que el modelo sea práctico en equipos de consumo. Las versiones cuantizadas de terceros no forman parte de este anuncio.
Antes de usarlo en producción conviene reproducir sus métricas con datos propios, revisar la licencia de dependencias y aplicar controles para uso de herramientas, generación de código y manejo de información confidencial.
Fuentes y referencias
Esta publicación es una síntesis original. Consulte las fuentes primarias para información técnica completa y actualizaciones.
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