Hersteller · Sprachmodelle · Bildmodelle
inclusionAI hat 15 Modelle im Verzeichnis: 13 Sprachmodelle und 2 Bildmodelle.
Im Verzeichnis: 13 Sprachmodelle und 2 Bildmodelle. 15 davon mit offenen Gewichten, die sich lokal betreiben lassen.
Alle Modelle, die es je gab. Modelle mit Profil führen zu allen Benchmarks, Preisen und Quellen.
| Ling 3.0 Flash | 02.08.2026 | Aktiv | unter 1 | 0,021 $ / 0,063 $ | 243 | 262 Tsd. | 39 |
| Ring 2.6 1T | 14.05.2026 | Aktiv | k. A. | 0,30 $ / 2,50 $ | 118 | 262 Tsd. | 35 |
| Ming-flash-omni-2.0 | 11.02.2026 | Open Source | k. A. | k. A. | k. A. | k. A. | 42 |
| Ling 3.1 Flash | k. A. | Aktiv | k. A. | k. A. | 221 | 1 Mio. | 41 |
| Ling 3.1 Flash 1019 | k. A. | Aktiv | k. A. | k. A. | k. A. | k. A. | 35 |
| Ling 3.1 Flash Base | k. A. | Aktiv | k. A. | k. A. | k. A. | 262 Tsd. | 29 |
| Ling-3.0-flash-Fin | k. A. | Offene Gewichte | k. A. | k. A. | k. A. | k. A. | unter 1 |
| Ling-3.0-flash-VL | k. A. | Offene Gewichte | k. A. | k. A. | k. A. | k. A. | unter 1 |
| Ling-3.0-tiny | k. A. | Open Source | k. A. | k. A. | k. A. | 262 Tsd. | 45 |
| LLaDA 2.2 Mini | k. A. | Offene Gewichte | k. A. | k. A. | k. A. | k. A. | 39 |
| ZwZ2-27B | k. A. | Aktiv | k. A. | k. A. | k. A. | 262 Tsd. | 30 |
| ZwZ2-4B | k. A. | Aktiv | k. A. | k. A. | k. A. | 262 Tsd. | 29 |
| ZwZ2-9B | k. A. | Aktiv | k. A. | k. A. | k. A. | 262 Tsd. | 30 |
| Ming-Image-0.1-Design | k. A. | Open Weights | k. A. | 34 |
| Ming-Image-0.1-Design-Layer | k. A. | Open Weights | k. A. | 29 |
Sprachmodell · 02.08.2026
Das Besondere an Ling 3.0 Flash ist die geringe aktive Rechenlast bei großer Modellkapazität. Von 124 Milliarden Gesamtparametern werden etwa 5,1 Milliarden pro Token aktiviert; 35 KDA-, 7 MLA-Schichten, 512 Experten und Top-8-Routing tragen 262.144 Token Kontext. InclusionAI stellt es als nächste Generation nach Ring 2.6 1T vor.
Sprachmodell · 14.05.2026
Ring 2.6 1T kombiniert eine Billion Gesamtparameter mit rund 63 Milliarden aktiven Parametern pro Token. Das offene Modell bringt 262.144 Token Kontext sowie hohe und sehr hohe Denkintensität zusammen.
Sprachmodell · 11.02.2026
Ming-flash-omni-2.0 verbindet Bildbearbeitung, Videogespräche und steuerbare Audioausgabe in einem Modell. InclusionAIs omnimodaler Checkpoint nimmt Text, Bilder, Videos und Audio entgegen und erzeugt Text, Bilder und Audio.
Sprachmodell · k. A.
Ling 3.1 Flash aktiviert 25 Milliarden seiner insgesamt 560 Milliarden Parameter pro Token. InclusionAIs hybrides Reasoning-Modell verarbeitet im Vercel AI Gateway 262K Token Kontext.
Sprachmodell · k. A.
Ling 3.1 Flash 1019 ist inclusionAIs aktualisierter Checkpoint der Ling-3.1-Flash-Reihe. Er bleibt getrennt vom bereits geführten Ling 3.1 Flash und vom Base-Checkpoint. Die Modellkarte nennt 560 Milliarden Gesamtparameter, 25 Milliarden aktive Parameter je Token und eine Hybrid-MoE-Architektur.
Sprachmodell · k. A.
Ling 3.1 Flash Base ist der Base-Checkpoint der Ling-3.1-Flash-Reihe. inclusionAI empfiehlt ihn für Weitertraining, Anpassung und Forschung, nicht als fertigen Chatassistenten. Die Modellkarte nennt 560 Milliarden Gesamtparameter und 25 Milliarden aktive Parameter je Token. Die veröffentlichten Gewichte liegen in BF16 und stammen aus FP8-Training mit anschließender Warmup-Stable-and-Merge-Zusammenführung.
Sprachmodell · k. A.
Ling-3.0-flash-Fin ist laut InclusionAI das erste finanzspezialisierte Modell der Ling-Reihe. Es baut auf Ling 3.0 Flash auf und wird mit Finanzdaten weitertrainiert. Der Schwerpunkt liegt auf der Abstimmung unterschiedlicher Berichtszeiträume und Kennzahlen sowie auf Bewertungsmodellen und Tabellenformeln.
Sprachmodell · k. A.
Neu an Ling-3.0-flash-VL gegenüber Ling 3.0 Flash sind native Bild- und Videoeingaben. VideoRoPE bildet räumliche Positionen und zeitliche Abläufe ab, etwa für Fragen zu Ereignissen in längeren Videos. InclusionAI ergänzt die Sprachbasis dafür um einen visuellen Encoder.
Sprachmodell · k. A.
Ling-3.0-tiny bringt InclusionAIs hybride Attention-Architektur in einen 7,9B-Checkpoint mit 1,3 Milliarden aktiven Parametern. Je drei Kimi-Delta-Attention-Schichten wechseln sich mit einer Multi-Head-Latent-Attention-Schicht ab. Der Hersteller dokumentiert lokale Tests auf DGX Spark und Apple-Silicon-Macs.
Sprachmodell · k. A.
Das Besondere an LLaDA 2.2 Mini ist die Levenshtein-Editierung. Mit DELETE- und INSERT-Steuerzeichen kann das Diffusionsmodell Sequenzen während der parallelen Generierung ändern. Das MoE-Modell umfasst 16 Milliarden Parameter ohne Embeddings, aktiviert davon 1,4 Milliarden und unterstützt laut Hersteller 128K Kontext.
Bildmodell · k. A.
Ming-Image-0.1-Design ist mit 6 Milliarden Parametern auf Benutzeroberflächen, Infografiken, Poster und andere textreiche Designs zugeschnitten. Es erzeugt komplette Kompositionen, liefert RGBA-Bilder mit transparentem Hintergrund und empfiehlt 2048 x 2048, alternativ 1024 x 1024 für schnellere Läufe.
Bildmodell · k. A.
Ming-Image-0.1-Design-Layer nimmt ein abgeflachtes Design und einen Ebenenplan auf und zerlegt die Vorlage in angeforderte RGBA-Ebenen, anders als Ming-Image-0.1-Design. Die empfohlene Arbeitsauflösung liegt bei 1024, für schnellere Läufe bei 512.
3 weitere aktuelle Modelle stehen in der Modellliste oben.
| Hersteller | Modelle | Modellarten | Bestes Sprachmodell | Top 10 | Offene Gewichte | Neu 2026 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Anthropic | 33 | 33 Sprachmodelle | Claude Opus 5.5 (Platz 1 bis 3) | 4 | 0 | 13 |
| OpenAI | 63 | 46 Sprachmodelle, 4 Bildmodelle, 2 Videomodelle, 9 Audiomodelle, 2 Spezialmodelle | GPT-6 Astra (Platz 4 bis 8) | 2 | 4 | 27 |
| 66 | 43 Sprachmodelle, 4 Bildmodelle, 6 Videomodelle, 11 Audiomodelle, 2 Spezialmodelle | Gemini 4 Carbon (Platz 1 bis 5) | 2 | 19 | 26 | |
| Meta | 32 | 29 Sprachmodelle, 1 Bildmodell, 1 Videomodell, 1 Spezialmodell | Muse Wonder Full (Platz 6 bis 9) | 2 | 26 | 7 |
| DeepSeek | 23 | 23 Sprachmodelle | DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Platz 13 bis 20) | 0 | 23 | 9 |
| Moonshot AI | 12 | 12 Sprachmodelle | Kimi K3.1 Pro (Platz 10 bis 13) | 0 | 10 | 7 |
| xAI | 16 | 12 Sprachmodelle, 2 Bildmodelle, 2 Videomodelle | Grok 4.7 (Platz 18 bis 24) | 0 | 1 | 12 |
| inclusionAI | 15 | 13 Sprachmodelle, 2 Bildmodelle | noch ohne Platz | 0 | 15 | 3 |
Nach Veröffentlichungsdatum. Grau: abgelöste Modelle.
3 Veröffentlichungen seit Januar 2026, nach Veröffentlichungsdatum.
Preise je 1 Mio. Token für die aktuellen Sprachmodelle, laut inclusionAI oder dem jeweils verlinkten Anbieter im Modellprofil.
| Aktuelles Modell | Eingabe | Ausgabe | Kontext |
|---|---|---|---|
| Ling 3.0 Flash | 0,021 $ | 0,063 $ | 262 Tsd. |
| Ring 2.6 1T | 0,30 $ | 2,50 $ | 262 Tsd. |
Im Verzeichnis stehen 15 inclusionAI-Modelle: 13 Sprachmodelle und 2 Bildmodelle. Gezählt sind alle Modelle, die inclusionAI je veröffentlicht hat, auch abgelöste. Aktuell verfügbar sind 15, die neuesten davon Ling 3.0 Flash, Ring 2.6 1T und Ming-flash-omni-2.0.
Ling 3.0 Flash, veröffentlicht am 02.08.2026. Die Timeline weiter unten zeigt alle Veröffentlichungen nach Datum.
Über die API je 1 Mio. Token (Eingabe / Ausgabe): Ling 3.0 Flash 0,021 $ / 0,063 $. Die Preise aller 2 aktuellen Sprachmodelle stehen in der Preistabelle.
Ja, 15 der 15 Modelle haben offene Gewichte. Wie viel Speicher sie brauchen, steht im jeweiligen Modellprofil.
Ling 3.0 Flash mit 243 Token pro Sekunde laut Artificial Analysis. Ein typisches Modell schafft 98.
Am größten ist es bei Ling 3.1 Flash mit 1 Mio. Token (≈ 1.500 A4-Seiten). Die Werte aller Modelle stehen in der Modellliste.
Datenstand: 01.11.2026