Signal Brief

Ant Ling 发布 Ling-3.0-flash 模型

Ant Ling 发布 Ling-3.0-flash 混合推理 MoE 模型，124B 参数，仅 5.1B 活跃参数，采用 KDA+MLA 混合注意力机制，支持 256K 上下文。以 1/8 总参数量和 1/12 活跃参数量，在多数基准上匹配或超越其 1T 旗舰模型。SGLang 正与其团队合作提供...

twitter关注列表 Ant Ling (@AntLingAGI) 发布 2026-07-23 收录 2026-07-24 观察

一句话判断

值得关注该模型在 SGLang 上的集成进展及独立基准评测。

核心信息

Ant Ling 发布 Ling-3.0-flash 混合推理 MoE 模型，124B 参数，仅 5.1B 活跃参数，采用 KDA+MLA 混合注意力机制，支持 256K 上下文。以 1/8 总参数量和 1/12 活跃参数量，在多数基准上匹配或超越其 1T 旗舰模型。SGLang 正与其团队合作提供 day-0 支持。

原始内容

Ant Ling (@AntLingAGI) 转发了 SGLang (@sgl_project) 的帖子： Ling-3.0-flash from @AntLingAGI looks great for production agents: 124B MoE with just 5.1B active, KDA+MLA hybrid attention, 256K context We're working with the team to bring day-0 support to SGLang, stay tuned! > **引用原帖 Ant Ling (@AntLingAGI):** > Today, we’re releasing Ling-3.0-flash—a hybrid-reasoning MoE model built for production-scale agents. > 124B parameters. Just 5.1B active per token. > With 1/8 of the total and 1/12 of the active parameters, it matches or beats our 1T flagship model on most benchmarks shown. https://t.co/QdPVd2f6pw > https://x.com/AntLingAGI/status/2080351022028095681

相关动态

02

Offloop多智能体超越Claude Code

Offloop 4 人团队公布其多智能体 harness 在 GDPval 基准上以 84.9 分、单任务成本 $1.65 超越 Claude Code(Opus 4.8 得 82.4 分、$14.38) 与 Codex(GPT 5.6 Sol 得 83.3 分、$5.20)，并声称在 GDP.pdf(44 分) 与 JobBench(6...

twitter关注列表2026-07-23#评测#技术突破#行业动态
观察
03

SANA-Video 2.0 发布

Enze Xie 团队发布 SANA-Video 2.0，采用混合线性-softmax 注意力、块注意力残差和 Sol-Engine 加速，统一 5B 和 14B 模型，在 16 节点 H100 上训练 5B 模型，VBench 总分 84.30，单 H100 生成 720p/5s 仅需 13.06s，速度比 Wan 2.2-A14B 快...

twitter关注列表2026-07-24#模型发布#技术突破#多模态
观察
05

FLUX 3 发布：真实世界模型

Black Forest Labs 发布 FLUX 3，定位为真实世界模型，将图像、视频、音频、语言整合进多模态 flow 架构，强调模态间的互约束以逼近世界表征。产品线分为 Video（最长 20 秒、原生音频）、Image（即将推出）和 Action（动作预测）。

twitter关注列表2026-07-24#技术突破#模型发布#多模态
观察