Ling-3.1-flash-1019: Ant Group pubblica con licenza MIT un modello da 560 miliardi di parametri orientato agli agenti
Il laboratorio inclusionAI di Ant Group apre i pesi di una versione rielaborata di Ling-3.1-flash, valutata 44 da Artificial Analysis, e pubblica anche il modello base per chi vuole addestrarlo a sua volta.
inclusionAI, il laboratorio di IA di Ant Group (la casa madre di Alipay), ha aperto questo martedì 27 ottobre i pesi di Ling-3.1-flash-1019, una versione rielaborata del suo modello Ling-3.1-flash. Il modello è pubblicato su Hugging Face e ModelScope con licenza MIT, una delle più permissive in assoluto: uso commerciale, modifica e ridistribuzione sono liberi. L’annuncio ufficiale è arrivato su X alle 13:45, ora di Parigi.
Ant pubblica contemporaneamente Ling-3.1-flash-base, il modello base prima del post-addestramento, destinato a chi vuole adattarlo o addestrarlo sui propri dati.
Un modello molto grande, ma con pochi parametri attivi
Secondo la sua scheda, Ling-3.1-flash-1019 è un modello a mixture of experts (MoE) da 560 miliardi di parametri, di cui solo 25 miliardi vengono sollecitati per ogni token: 8 esperti su 512 vengono attivati a ogni passo. Ant descrive l’architettura come «ibrida lineare»: la maggior parte degli strati utilizza un meccanismo di attenzione lineare (KDA), meno costoso sui testi lunghi, e uno strato su otto un’attenzione classica (Gated MLA). È ciò che gli permette di annunciare una finestra di contesto di un milione di token.
La cifra di 25 miliardi di parametri attivi non deve ingannare: bisogna caricare l’intero modello in memoria. I pesi, essenzialmente in FP8, pesano dell’ordine di 570 GB, e la configurazione di riferimento fornita con SGLang gira su otto GPU H200 (o quattro GB300). È un modello per server, non per una workstation.
Cosa cambia rispetto alla versione precedente
Il numero «1019» indica un post-addestramento supplementare, focalizzato sul ragionamento e sugli agenti (attività in più passaggi con strumenti). Lo sviluppatore rivendica guadagni netti: 1.524 Elo su AA-Briefcase (circa 1.400 in precedenza), 68% su AutomationBench-AA (62%), 26% su CritPt (18%) e 57% su SciCode (54%).
La cifra più solida è l’indice complessivo: Artificial Analysis, che misura i modelli in modo indipendente, mostra effettivamente un punteggio di 44 al suo Intelligence Index, contro 41 per la versione precedente secondo Ant. Il sito indica un prezzo di 0,30 $ per milione di token in ingresso e 0,90 $ in uscita.
I limiti da conoscere
La stessa pagina di Artificial Analysis rileva un punto debole: il modello è molto verboso. Ha generato 350 milioni di token per superare la batteria di test dell’indice, contro una mediana di 140 milioni. In pratica, ciò significa risposte più lunghe e più lente, e una fattura che cresce più velocemente di quanto non suggerisca il prezzo al token: Artificial Analysis valuta in 1,49 $ il costo medio per attività del suo indice.
I punteggi dettagliati degli agenti (AA-Briefcase, AutomationBench) restano, a questo stadio, quelli comunicati dallo sviluppatore. Infine, Artificial Analysis data il rilascio del modello al 22 ottobre, mentre il repository pubblico è stato creato solo il 27: potrebbe essere stato valutato o servito via API prima dell’apertura dei pesi, senza che ciò sia precisato.
La nostra lettura
L’interesse principale non è il guadagno di tre punti, ma la combinazione: un modello di questa dimensione, con licenza MIT, con il suo modello base e un milione di token di contesto, resta raro. I laboratori cinesi continuano a pubblicare i pesi là dove i grandi attori americani vendono soprattutto API. Per un’azienda, la questione pratica è altrove: far girare 560 miliardi di parametri richiede un’infrastruttura pesante, e la verbosità misurata da Artificial Analysis può annullare parte del vantaggio di prezzo. Da testare sui propri compiti prima di vederlo come un sostituto dei modelli chiusi.
Fonti
- Hugging Face — scheda del modello inclusionAI/Ling-3.1-flash-1019 Fonte primaria
- Hugging Face — scheda del modello inclusionAI/Ling-3.1-flash-base Fonte primaria
- Ant Ling (X) — annuncio dell'apertura dei pesi Fonte primaria
- Artificial Analysis — pagina Ling 3.1 Flash 1019 Fonte secondaria — Misurazione indipendente dell'Intelligence Index, prezzi e verbosità
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