560B 只激活 25B:蚂蚁百灵 Ling-3.2-flash 把原生多模态 API 卷到 2 块钱一百万 token

TL;DR :11 月 5 日,蚂蚁集团 AI 团队蚂蚁百灵发布原生多模态大模型 Ling-3.2-flash ------560B 总参数、单步只激活约 25B 的 MoE 架构,1M Token 上下文,图像/文本/视频直接进模型。API 同时兼容 OpenAI 和 Anthropic 协议,输入定价 $0.30/百万 token(约 2 元人民币),前两周免费。官方自评三项基准超过 Claude Opus 5(max);不过这次没有开源权重,独立第三方评测也还没跟上。

给 agent 应用开发者提个醒:你的多模态 API 选型清单,这周可以多写一行候选了。

11 月 5 日,蚂蚁百灵在开发者平台更新日志里放出了 Ling 系列的新一代旗舰 Ling-3.2-flash 。名字里的 "flash" 不是营销词------它指这个模型的「参数经济学」:总参数 560B(约 5600 亿),但每个 token 前向计算只激活约 25B(约 250 亿),激活比例 4.46%。打个比方:一家医院有海量专科医生(总参数决定知识容量),但接诊时只调度与病情相关的科室(激活参数决定单次成本)。

各家的发布文案都会说自己是「原生多模态」,这次的差异点在于官方强调视觉输入是架构级融合 ,不是「外挂一个视觉模型转文字再喂给语言模型」的老路。图像走 image_url、视频走 video_url 内容块,和文本一起直接参与推理。

这模型到底强在哪?官方给了四条能力线

按官方文档,Ling-3.2-flash 面向真实场景的复杂任务,重点强化四个方向:

  • 复杂视觉理解:面向图像与视频的深度推理与分析,不是「看图说话」级别;
  • 多模态长程 Agent:多步任务中持续保持目标一致,基于视觉与文本信息做决策与执行------这延续了 Ling 系列一贯的 Agent 押注(上代 Ling-3.1-flash 的定位就是「长流程混合推理」);
  • 3D 理解与交互:三维场景与空间关系解析,这条线在同类通用模型里相对少见;
  • 医疗多模态:医学影像理解与报告解读,同样是个差异化口味。

数字上最抓眼球的是官方给出的对比:三项基准超过 Claude Opus 5(max)------OmniDocBench1.5 拿 92.21(对手 90.56)、ZEROBench(Sub)43.71(39.52)、Vision2Web 85.86(80.20)。另外在 DesignArena 的图像转前端竞技场里,它以 Elo 1238 进入前十,与 Meta、DeepSeek、Anthropic 的模型并列。

这里要插一句澄清:以上全部是蚂蚁官方的自选基准、自评分数,发布当天尚无第三方独立评测佐证。「超 Opus 5」的标题可以听,但建议等一手实测再下结论------尤其 ZEROBench 这类极难题基准,几分的差距换算成实际能力并不直观。

价格是这次最实在的部分

能力自评可以打折扣,价格不会骗人。Ling-3.2-flash 的 API 定价:输入 0.30/百万token∗∗(约2元人民币),输出∗∗0.30/百万 token**(约 2 元人民币),输出 ** 0.30/百万token∗∗(约2元人民币),输出∗∗0.90/百万 token(约 6 元);DesignArena 榜单信息称这是同性能级别模型中的最低费率。上线前两周还限时免费。

对要做视频理解、长文档多模态分析的团队,这个价格结构相当友好------多模态输入的 token 消耗向来是成本大头,1M 上下文窗口意味着长视频、大批量文档可以整段喂进去而不用切块。

接入方式没有门槛:API host 走 api.ant-ling.com,同时兼容 OpenAI 协议(Chat Completions)和 Anthropic 协议,现有代码换个 base_url 和模型名就能跑;不想写代码可以直接在对话页在线体验。

但有两盆冷水得先泼

  • 这次不开源。上代多模态模型 Ling-3.0-flash-VL(124B 总参)曾在 HuggingFace 和 ModelScope 开放权重,而 3.2-flash 目前只有 API,官方没有宣布任何开源计划。能调 API ≠ 能把权重拖回家私有化部署,这是两件事。
  • 厂商自评待验证。「三项基准超 Opus 5(max)」全部来自官方发布材料,横向可比性存疑(uncertain)。医疗多模态能力也暂无公开基准数据支撑。

有意思的是,同一周百度刚开源了文心 5.5 Flash Base 的开放权重------一边开源走量、一边闭源做 API,国产大模型这轮「密集发布周」的路线分歧,比单个模型的分数更值得观察。

一句话收尾

Ling-3.2-flash 的真实卖点是「560B 的容量、25B 的成本、2 块钱的价格」这个组合,多模态长程 Agent 是它的差异化野心。两周免费期内值得跑一轮你自己的真实业务数据------毕竟所有榜单加起来,都不如你自己的 case 有说服力。

参考来源

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