AI BENCHY
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#122

Ling-2.6-flash

Inclusionai रिलीज़: 2026-04-21 परीक्षण किया गया: 2026-05-22 00:40 inclusionai/ling-2.6-flash::medium
104B कुल · 7.4B सक्रियMoEमुक्त स्रोत
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सारांश

Ling-2.6-flash AI BENCHY पर 5.4 स्कोर करता है और #122 पर है। इसकी reliability लागू नहीं, pass rate 33.3%, कुल लागत $0.000, और औसत response time 1.27s है।

Ling-2.6-flash को अलग क्या बनाता है: यह निर्देश पालन में सबसे अलग दिखता है, जहाँ इसकी रैंक #4 है; जबकि सामान्य ज्ञान इसकी सबसे कमजोर जगह है, जहाँ यह #15 पर है। इस score range के लिए इसकी कुल benchmark लागत असामान्य रूप से कम है। यह समान मॉडलों की तुलना में काफ़ी तेज है।

संग्रहीत मॉडल: इस मॉडल को अब अपडेट नहीं किया जाएगा और नए परीक्षणों में टेस्ट नहीं किया जाएगा।

पहचान नोट

Elephant Alpha, Ling-2.6-flash का स्टेल्थ संस्करण था।

यह पेज फिलहाल Elephant Alpha के तहत एकत्र किए गए बेंचमार्क डेटा को दिखाता है।

मॉडल विवरण

शोध की तारीख: 2026-08-12

घोषित
पैरामीटर
104B कुल · 7.4B सक्रिय
आर्किटेक्चर
MoE
उपलब्धता
मुक्त स्रोत
लाइसेंस
MIT

संगति

9.6

विश्वसनीयता

लागू नहीं

कुल आउटपुट टोकन

2,596

कुल इनपुट टोकन

0

इनपुट कीमत

$0.000 / 1M

आउटपुट कीमत

$0.000 / 1M

सही परीक्षण

गलत टेस्ट: 13

प्रति प्रयास पास दर: 33.3%

अस्थिर टेस्ट

1

अस्थिर टेस्ट में रनों के बीच मिले-जुले परिणाम रहे (कम से कम एक पास और एक फेल)।

प्रतिक्रिया समय (औसत)

1.27s

प्रतिक्रिया समय (अधिकतम): 3.70s

प्रतिक्रिया समय (कुल): 22.82s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#122 Elephant Alpha

medium
Elephant Alpha was a stealth model revealed on April 21st as Ling-2.6-flash. Find it here: https://openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-flash:free
लागत
$0.000
समय
0.1s
टोकन
0 tok

रन इतिहास

परीक्षण किया गया स्कोर विश्वसनीयता सही परीक्षण कुल लागत तुलना करें
2026-06-04 14:27 नया टेस्ट जोड़ा गया 4.3 लागू नहीं $0.000 तुलना करें
2026-05-22 00:40 सूट बदला गया 5.4 लागू नहीं $0.000 वर्तमान रन
2026-04-22 12:55 पहला दर्ज रन 5.2 लागू नहीं $0.000 तुलना करें

इस रन में अलग बेंचमार्क सूट इस्तेमाल हुआ था। ऐतिहासिक बदलाव पढ़ते समय सूट बदलाव को ध्यान में रखें।

चार्ट

पहले मॉडल चुनें, फिर दूसरा मॉडल क्लिक करके साइड-बाय-साइड पेज खोलें।

कुल आउटपुट टोकन

स्कोर vs कुल आउटपुट टोकन

श्रेणी विवरण

श्रेणी स्कोर संगति सही परीक्षण
एंटी-एआई ट्रिक्स 6.6 10.0
कोडिंग 4.0 6.7
संयुक्त 3.0 10.0
डेटा पार्सिंग और निष्कर्षण 6.5 10.0
डोमेन-विशिष्ट 3.0 10.0
Samanya Buddhimatta 4.3 10.0
निर्देश पालन 9.8 10.0
पहेली समाधान 5.3 10.0
टूल कॉलिंग 3.0 10.0
सामान्य ज्ञान 0.0 0.0

तुलना किए गए मॉडल