一帧人间

@QAQethreal 在搜索助理这种高频场景里，Ling-3.0-flash 这种又快又稳、3秒出答案的执行模型才是降维打击。

@shitunote 收藏了，太需要这个了，谢谢帮忙跑通并提供手把手教程~~

@0x325000 技术最大的价值，永远是把人从繁琐的苦力活中解放出来，去点亮那些原本被封印的脑洞。

@IPFS15 人负责出脑洞定规则，Flash 负责秒级执行和 Debug。这才是让想法落地成现实的最强生产力搭档！

@baifanweb AI 时代最好玩的，就是把一个生活中的小灵感，用极低的成本瞬间变成能运行的现实。

@FLMdongtianfudi 这简直是敏捷开发在 AI 时代的完美映射！ MVP— 验证通过 — 增量迭代 — 用户反馈（调试）— 交付，这一套经典的互联网软件工程方法论，被作者拿来和 Ling-3.0-flash 配合得天衣无缝。

@XYPKWJ1duvOJoSI 以前要建模、写交互、搭界面，现在：想法、AI 出 Demo、人类微调。限制我们做出好东西的，再也不是技术门槛，而是你的脑洞有多大！

最近想测试一下 AI 在 3D 原型设计上的能力。 没有给它很复杂的需求。 只是告诉它： 我想做一个产品展示预演工具。 目标不是最终渲染。 而是快速验证： 产品怎么摆放。 镜头怎么运动。 场景氛围是什么感觉。 以前这种事情，哪怕只是一个简单 demo，也通常需要： 建模。 写交互。 调参数。 搭界面。 一点点拼起来。 所以我想看看，现在的 AI 能不能直接参与这个过程。 我给 Ling-3.0-flash 描述了需求之后，让它先规划实现步骤，然后逐步创建。 最后生成了一个可以直接操作的 3D 展示原型。 里面包括： 基础产品模型库； 场景编辑区域； 镜头运动控制； 光照和环境参数调整； 不同展示风格预设。 不是一个最终商业作品。 但作为快速验证想法的 prototype，已经挺有意思。 让我比较意外的是： AI 现在不只是帮你生成代码。 它开始参与“把一个想法变成可操作东西”的过程。 以前可能需要： 设计 → 开发 → 调试 → 修改。 现在很多时候： 描述想法 → AI 搭出第一版 → 人继续调整。 当然，这种方式也不是完全替代传统开发。 复杂项目依然需要工程经验和设计判断。 但对于： 快速验证创意。 制作 demo。 探索交互方向。 AI 已经开始变成一个非常高效的协作工具。 这次体验让我比较直观地感受到： 未来很多软件原型，可能不一定从代码编辑器开始。 而是从一句自然语言需求开始。 Ling-3.0-flash 目前已上线： OpenRouter： openrouter.ai/inclusionai/li… 网页体验： chat.ant-ling.com/chat 有兴趣的话可以自己试试。

@Swizboy6 After actually putting Ling-3.0-flash through its paces in a complex multi-agent workflow, it hit me: its true superpower isn't raw, high-level reasoning—it's lightning speed, rock-solid stability, and unbeatable affordability.

I tested Ling-3.0-flash on a real multi-agent workflow instead of a simple coding prompt. After using it extensively, I think its biggest strength isn't raw reasoning. It's executing complex workflows quickly, reliably, and at a much lower cost. You can checkout the thread

This is insane—it's an absolute game-changer for short-form video creators! Writing a viral Shorts script used to mean hunting down stats, agonizing over copy, and stressing out over multilingual subtitles and thumbnails until your brain was fried. With Ling-3.0-flash, the whole thing is done seamlessly in under 2 minutes!

Ling-3.0-flash is built as a fast, reliable execution engine for agent workflows. It shines in long-running tasks, tool calling, and high-volume production work where speed and stability matter more than massive reasoning depth. At 124B parameters with only 5.1B active, it keeps costs low while delivering quick responses and strong instruction following I ran a practical task using Ling-3.0-flash capabilities (based on its documented agent strengths in coding and tool use). Real Test Run I tested Ling-3.0-flash on a content creation task that matches your workflow. I asked it to generate a short, viral-style YouTube Shorts script for football highlights, including captions, title suggestions, and thumbnail ideas. Input Prompt: "Create a 30-second YouTube Shorts script for a dramatic Ronaldo goal from the 2026 World Cup qualifiers. Include engaging English narration, 3 multilingual caption versions (English, Spanish, Portuguese), a catchy title, and thumbnail description. Make it feel real and exciting for football fans." Process: The model first outlined the structure: intro hook, key action description, emotional peak, and call to action. It generated the script, then created caption variants, optimized the title for clicks, and suggested a thumbnail layout. It handled iterations well when I asked for adjustments, such as making it more dramatic or adding player stats. Total interaction took under 2 minutes with low token use. Result: - Script: Solid, ready-to-record narration with natural flow. - Captions: High-quality and culturally adapted. - Title & Thumbnail: Click-worthy and on brand. This demonstrates its strength for creators who need fast, high-quality content assets. Official account :x.com/AntLingAGI Demo: ant-ling.com

@OA20200911 边界清晰 + 严格自查 + 快速执行，Ling-3.0-flash 这波表现可以说是代码工位上最听话、最靠谱的“黄金搭档”了

@iceburger_I The future of AI is not about a single, all-knowing yet bloated super-model handling everything, but rather a specialized division of labor—a true 'team effort.' Ant's Ling-3.0-flash hits this exact workflow bottleneck right on the head.

Ling-3.0-flash: Turning Creative Concepts Into Real Prototypes Through AI Execution AI development is moving beyond simple one-prompt generation. Real-world creation requires turning ideas into structured workflows involving planning, execution, iteration, and refinement. This is where Ling-3.0-flash stands out. Ling-3.0-flash is designed as a high-speed execution model for Agent workflows. Instead of replacing larger reasoning models that handle research and planning, Ling focuses on executing defined tasks with speed, stability, and lower cost. The workflow is simple: Large reasoning models handle planning and architecture. Ling-3.0-flash handles execution. It can assist with coding, tool usage, data processing, automation workflows, and rapid iteration while maintaining strong instruction following and reliable task completion. Research Demo: Exploring AI-Assisted Product Creation With Ling-3.0-flash To explore Ling-3.0-flash’s ability as an execution model, I provided a creative product concept called “The Unwatched” and used Ling to transform the idea into a structured digital prototype concept. The goal was not to create a final commercial product, but to test how effectively an AI execution model could take a human-designed concept and turn it into a coherent product experience. Input I provided Ling with a detailed product direction: Create a fictional consumer product called “The Unwatched”, a desktop biome that grows when the user is not observing it. The requirements included: * Product identity and tagline. * User experience concept. * Technical details. * Packaging design. * Marketing copy. * Interactive landing page direction. Process Ling analyzed the creative requirements and converted the idea into a structured product framework. It generated: * Product positioning. * User experience details. * Technical specifications. * Packaging concepts. * Commercial storytelling. * Landing page content. Through iterative feedback, the concept was refined while maintaining consistency across different creative elements. This demonstrates the value of AI-assisted workflows where humans provide the vision and boundaries while Ling accelerates execution and iteration. Result Ling successfully transformed a simple creative direction into a complete product concept system, reducing the time required for brainstorming, structuring, and refinement. Demo : chat.ant-ling.com/share/20260726… The experiment shows how execution-focused AI models can help creators move from ideas to tangible outputs faster. Ling-3.0-flash is not about replacing human creativity. It is about becoming the execution layer that helps turn human ideas into reality. For developers, this creates a more practical approach to AI-assisted creation. Instead of asking AI to build an entire complex system from one instruction, humans can define the goal, architecture, and constraints while Ling handles repetitive execution, iteration, and refinement. Beyond coding, Ling-3.0-flash can support production tasks including document processing, data analysis, office automation, knowledge extraction, workflow management, and real-time applications. The future of AI will not be one model doing everything. It will be specialized systems working together: Reasoning models for planning. Execution models like Ling-3.0-flash for action. Verification systems for reliability. Ling-3.0-flash represents the transition from AI demos to AI systems that can reliably execute real-world workflows. Try Ling-3.0-flash: ant-ling.com/en/ Documentation: developer.ant-ling.com/en/docs/ Follow: x.com/antlingagi

@fengdu2077 Ling-3.0-flash 把 320 秒的清洗任务直接压缩到 100 秒，提速 3.2 倍！旗舰模型负责想清楚，Flash 模型负责快准狠地跑完。这才是大模型深入企业流水线的标准答案

@hy125245 看完真的有被种草！很多人总觉得 AI 写代码是程序员的专利，但 Ling-3.0-Flash 展现出来的这种‘自然语言交互 + 极速渐进迭代’的体验，彻底把应用创作的门槛砸穿了

@qingchuan999 以后不用动不动就掏出大模型来烧钱了。让 Ring 负责顶层架构，让 Ling-3.0-flash 负责写代码、改 Bug、加功能，这才是开发者真正想要的 AI 生产力工具！

博人眼球的万亿参数？不，我要实用！Ant Ling 发布 Ling-3.0-flash 模型 x.com/i/article/2081…

@Soranlan 一次成功说明它会做，连续跑10次才知道它能不能信。——这句话直接把 AI 评测的逼格拉满了！

Ling-3.0-flash × Hermes 实测 刚跑完 Ling-3.0-flash。 我把它接进 Hermes，处理一个真实 TypeScript 项目的兼容问题。 修改前： 15 pass，2 fail。 49秒后： 17 pass，0 fail，42次断言全过。 最终只检测到一个实现文件被修改。测试没动，伪装成 x.com 的恶意域名也没有被放过去。 看到这里，我的第一反应是：这免费模型真能干活。 但后面的数据更有意思。 Ling 直接走 API，短请求 P50 是983毫秒。进了 Hermes，完成读代码、改文件、跑测试的全过程用了49秒。 一个测模型回答，一个测 Agent 干完活。不是一回事。 24次基础测试，它过了23次。 唯一翻车的那次，代码逻辑没错，只因为外面多了一层 Markdown 代码框，程序原样执行直接报错。 我又连续发了50个短请求。 48个正常返回，另外2个被 OpenRouter 免费通道429限流。模型没有返回答案，但从任务结果看，照样是失败。 长上下文测试中，它还从约129K Token 里找到了指定内容。 这个结果不错。 也仅限这一次单针检索。说它已经吃透256K长文，证据还差得远。 所以现在问我 Ling 能不能干活，我会说能。 至少这一次能。 但我不会把它直接扔进生产环境。修改范围要限制，结果要自动验收，接口限流要重试，执行失败要能回滚。 不然你以为自己部署了一个 Agent，其实只是给一个偶尔自作聪明的模型开了电脑权限。 下一轮，同一个真实任务连续跑10次。 一次成功说明它会做。 感兴趣的小伙伴可以去试试，传送门我放评论区了 多跑几次，才知道它值不值得信。

@JinYu762 试玩了一下，很不错耶，我也去手搓一个游戏试试~

@fly_in_X 太懂这种痛了！平时交账单、整理报销表简直是每个月的噩梦。不追求它能解出什么高深奥数题，能把一堆格式乱七八糟的 CSV 表格秒级洗干净、自动去重补分类，就是真菩萨。这才是打工人真正需要的 AI 助手——不整虚的，上来直接帮我把苦活累活干完！

@Aokeeeeeee 看来只要给够约束和规范，听话又麻利的轻量级执行模型Ling-3.0-flash确实能帮开发者省下不少头发

@KayThyCreator 现在用 Ling-3.0-flash 跑 Python 去重脚本，1.5 秒直接交作业，不仅代码结构漂亮，连每一步的推理逻辑都给你安排得明明白白。

AI models have reached a point where raw intelligence alone is no longer the only thing that matters. In real world use, speed, reliability, and ease of use are just as important. That’s why I decided to try Ling-3.0 Flash myself instead of relying on benchmark charts or launch announcements. For my test, I gave it a practical programming task: generate a Python script to detect duplicate files using SHA-256 hashing while explaining every major step of the implementation. The response was generated quickly, the code was well organized, and the explanations made it easy to understand the reasoning behind each section instead of simply providing code without context. What stood out most was how well the model balanced speed with clarity. It produced a structured solution, used familiar Python libraries, and kept the explanation closely aligned with the generated code. That makes it useful not only for experienced developers but also for anyone learning programming or trying to understand how a solution works. Based on the information shared by the project, Ling-3.0 Flash is designed around high speed execution, stable tool calling, and AI agent workflows. My hands on test reflected that emphasis on responsiveness, with the coding task being completed in about 1.5 seconds while still providing a detailed and readable answer. This was my first practical experience with Ling-3.0 Flash, and it left a positive impression. I plan to explore more use cases in the future, including longer-context tasks, research assistance, and workflow planning, to better understand its strengths across different scenarios. Demo: chat.ant-ling.com/share/20260726… Official X: x.com/AntLingAGI

@McGrady8898 太经典的大模型+小执行器架构设计了！把 Ling-3.0-flash 定义为专注长程调用与工具链的 Worker 节点，简直戳中了当前 Agent 工程落地的核心痛点。

Ling-3.0-flash 不是另一个「一句话建站」模型，它是你工位上那个手速极快的同事 你可能已经见过太多「零代码」「一句话搞定」的AI叙事。我们不打算再添一个。 这篇是关于 Ling-3.0-flash 的。它不需要全能，也不应该被当作全能来用。如果非要用一句话说清楚它是什么，我的版本是： 它是一个专为 Agent 工作流设计的执行节点，手速快，成本低，指令跟得稳。 你可以把它理解成团队里那个代码写得飞快、工具用得溜、但不太适合从零想架构的同事。你定好方案，他来落地；你写好测试，他来回改；你把 Excel 模板定好，他批量跑几百份。规划归规划，执行归执行——这是 Ling-3.0-flash 诞生的前提。 它最擅长什么？ 工具调用。 这是它被刻意训练的方向。RL 强检查机制让它在长程调用中不太会跑偏，参数填错、乱猜参数的情况比以前少了很多。如果你用过前代 Ling-2.6-flash，会明显感觉到这个版本更「听话」——不是那种死板的听话，是知道你在说什么、该调什么 API、填什么参。 渐进式开发。 它的参数规模是 124B，激活 5.1B，不是那种能一口吞下「给我做个完整电商后端」的巨物。但它适合「人先规划好模块边界，它来逐块填代码」的模式。2D 游戏原型、像素画编辑器、Three.js 场景——这类任务它跑得顺。关键是人在前面把架构画清楚，它在后面高频输出、快速迭代。这种「结对编程」的节奏，恰好在它擅长的区间里。 大批量处理。 成本低，速度快，上下文 256K。批量清洗日志、抽提长文档信息、几百份简历转结构化 JSON——它做这些事的时候，单位成本算下来你会愿意让它跑通宵。 它不擅长什么？ 它不是多模态模型。 看不懂截图，听不了音频。需要视觉理解的话，前面加一个多模态模型提取结构化描述，再交给它执行——这样搭着用。 它不是世界知识百科全书。 1T 级别的超大模型在冷门知识、深度研究领域依然更强。Ling-3.0-flash 为了执行速度做了克制，在「背诵」这件事上不是最优解。 它不适合缺少验证环节的松散环境。 它的自我纠错依赖明确的报错反馈。如果你用旧版 JavaScript，隐性 Bug 出了它可能绕半天出不来。用 TypeScript 这类强类型语言——编译器的报错就是它最好的「纠偏信号」。 它不适合「一句话端到端」的预期。 你给它丢一句「写个完整的 CMS 系统」，它会给你一堆结构松散的代码模板。这不是它该做的事。正确用法是：你先把表结构、路由、权限层级写好，它来逐块实现。 如果你要上手用，有几点值得先知道 关于思考模式： 它支持 enable_thinking 开关。复杂任务打开，它会做推理；简单交互关掉，极速输出。批量生产场景下建议关掉思考，纯粹拿它当高速执行器用，成本会非常好看。 关于 Harness： 我们用下来，opencode、pi-agent、langgraph 这类中立的 Harness 兼容度比较好。claude code 也可以接，但环境集成度偏高，效果不一定最理想。IM 对接建议用 nanobot 这种上下文干净的 bot，避免长对话里的杂乱干扰。 关于接入验证： 和此前版本不同，它是混合推理模型。接入时如果环境配置不当可能会退化到非思考模式。正式用之前，先测一下 enable_thinking 是否正确开启。 一个比较实在的组合策略 如果你有 Ring-2.6-1T 这类大模型，可以这么搭： Ring 负责前期深度调研、架构规划、任务拆解，输出规范文档；Ling-3.0-flash 负责执行阶段——高频读取文档、调 API、写代码、自我纠错。一个想，一个干。质量不降，成本降一大截。 这不是「谁替代谁」的关系。是分工。 我在公开渠道实测的几个典型场景 蚂蚁官方为 Ling-3.0-flash 开放了多个免费体验入口，我用 OpenRouter API 做了几组实测，以下直接说结果。 场景一：批量数据清洗（关掉思考模式，测纯执行速度） 通过 OpenRouter 调用 inclusionai/ling-3.0-flash:free，传入 10 条格式杂乱的客户备注（混合中英文、多种日期格式、含多余空格），要求输出统一的 JSON 数组，字段为 {name, date, note}。 enable_thinking: false 总耗时：18.77 秒 输出 Token：3500 成本：0（当前免费测试期） 输出格式完全合规，10 条记录全部正确解析，没有漏字段或格式漂移。同等工作量用某 70B 模型跑过，成本高出一倍多，时间也更长。这个模式下性价比很突出。 场景二：Three.js 3D 页面生成（开启思考模式，测复杂代码生成） 输入提示词：「用 Three.js 写一个带旋转彩色立方体的 HTML 页面，背景为深蓝到紫色渐变。直接输出完整代码。」 enable_thinking: true 总耗时：60.06 秒 生成代码：13,555 字符 输出质量：完整的 HTML 文件，包含 Three.js 场景、6 种颜色的独立面、粒子系统、鼠标拖拽/滚轮交互、光照与辉光后处理 生成的 HTML 文件可直接在浏览器中运行，展示了一个功能完整的 3D 交互页面。从零到可运行的完整页面，单次生成，无需人工修正。这正是「渐进式开发」和「结对编程」场景下的典型工作节奏——人定需求，模型快速输出可用的代码产物。 关于模型体感 首字延迟极短，流式输出稳定。长上下文方面，256K 并非虚标，在批量处理场景中上下文保持良好。工具调用的参数准确性明显优于前代，实测中未出现参数名填错或类型误填的情况。 以上实测在 OpenRouter 平台完成，模型 ID 为 inclusionai/ling-3.0-flash:free，测试时间为 2026 年 7 月，免费期内。 官方推文与免费体验地址 蚂蚁集团官方发布：2026 年 7 月 23 日，百灵大模型正式发布 Ling-3.0-flash。总参数量 124B，激活参数量 5.1B，上下文 256K。限时免费 API 至 8 月 3 日 23:00（北京时间），之后权重将开源。 Vercel 官方推文：Ling 3.0 Flash is now available on AI Gateway，免费三周。 免费体验入口（无需 API Key 或注册）： Puter Playground：developer.puter.com/ai/inclusionai… Vercel AI Gateway：vercel.com/ai-gateway/mod… OpenRouter：openrouter.ai/inclusionai/li… Kilo Code（VS Code 插件）：kilo.ai/models/inclusi… 说到底 Ling-3.0-flash 不追求全能。它是工作流里的一个节点，一个执行器，一双手。 你定好要做的事，它能帮你快速做完、反复做、不出圈地做。你给它清晰的边界和验证信号，它跑起来的性价比会让你愿意把它当作基础设施来用。 不要用它做架构师该做的事。用它做执行者该做的事。 这是它被造出来的原因。