Ling-2.6-flash
inclusionAI旗下的inclusionAI: Ling-2.6-flash是一款指令类即时模型，总参数规模达104B，激活参数为7.4B，专为需要快速响应、强执行能力与高token效率的现实场景智能体设计，可满足各类对响应速度与执行效果有要求的实际应用需求。
上下文 262K会用工具结构化输出
适合做什么
根据公开评测与能力标签，一句话帮你判断用途
更适合先从简介和评测分数判断是否匹配你的场景。
- 长文友好：一次塞很多资料也不容易“忘前面”
实力怎么样
Artificial Analysis 公开指数，分数越高越好，大约按 0–100 理解
综合智能
常识、推理、知识问答这类“脑子够不够用”
14.2 偏弱
评测榜第 108 名 / 123写代码
写程序、改 bug、读仓库时的表现
25.3 偏弱
评测榜第 92 名 / 123当助手干活
多步骤任务、工具调用、把事情办完的能力
2.3 偏弱
评测榜第 100 名 / 123大概要花多少钱
按每百万 tokens 计价（约等于几十万到上百万汉字量级）
读入内容
$0.010/M
你把资料/问题喂给模型的费用
写出回答
$0.030/M
模型生成回复的费用，通常更贵
重复内容缓存
$0.0020/M
相同上下文再次命中时更便宜
举个例子：读进约 50 万 tokens、写出约 5 万 tokens，大约花费 $0.0065（按公开标价估算）。
能处理什么
输入、输出与常见能力开关
能看懂
文本
能产出
文本
还会这些
工具调用JSON / 结构化指定输出格式推理参数可见思考过程
近期有多热
OpenRouter 日调用量