网科技讯（作家/董雨晴） 4 月 22 日，蚂蚁百灵厚爱推出 Ling-2.6-flash —— 一款总参数目 104B、激活参数 7.4B 的 Instruct 模子。该模子主打“Token 后果（Token Efficiency）”，在保捏竞争力智能水平的同期，更快、更省以及更符合大限度信得过运用。

一周前，Ling-2.6-flash 的匿名测试版块“Elephant Alpha”在上线OpenRouter后激励了诸多忖度，上线以来，其调用量捏续增长，连结多日位列 Trending 榜首，日均 tokens 调用量达 100B 级别，周增长超5000%。

据巨擘三方评测Artificial Analysis 数据，Ling-2.6-flash 展现了凸起的 Token Efficiency 上风，以 15M output tokens 末端了 26 分 的 Intelligence Index，在保捏较强智能水平的同期，将输出花消截至在相对更低的位置。比拟部分依赖更长输出一样更高分数的模子，Ling-2.6-flash 在“智能推崇”与“输出资本”之间获取了更优均衡。

关于开导者和企业场景而言，这种后果上风意味着更低的推理支出、更快的首字反馈、更短的举座生成时延，以及更流通的交互体验，平静在信得过部署环境下对速率、资本与体验的概括要求。

Ling-2.6-flash 沿用了 Ling 2.5 的搀杂线性架构贪图，这种高度寥落化的 MoE 架构在硬件推崇上上风彰着。在 4 卡 H20 要求下推理速率最快可达到 340 tokens/s，Prefill 笼统达到 Nemotron-3-Super 的 2.2 倍。在 Output Speed 测评中，Ling-2.6-flash以 215 tokens/s 的清醒输出速率位列同参数级别模子的第一梯队。

从 Token 花消来看体育游戏app平台，Ling-2.6-flash 的智效比权贵升迁。在 Artificial Analysis 完满测评中，Ling-2.6-flash 总花消为 15M tokens，而 Nemotron-3-Super 等模子达到或超越 110M tokens。这意味着，Ling-2.6-flash 仅用约 1/10 的 token 花消完成了同类评测任务。