AI BENCHY
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#243

Ling-2.6-flash

Inclusionai Lançamento: 2026-04-21 Testado em: 2026-06-04 14:27 inclusionai/ling-2.6-flash::medium
104B no total · 7.4B ativosMoECódigo aberto
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Resumo

Ling-2.6-flash marca 4.3 no AI BENCHY e fica em #243. Tem fiabilidade N/D, taxa de acerto de 28.8%, custo total de $0.000 e tempo médio de resposta de 1.27s.

O que torna Ling-2.6-flash único: Destaca-se mais em Seguimento de instruções, onde fica em #1, enquanto Combinado é a área mais fraca em #8. O custo total do benchmark é invulgarmente baixo para este nível de pontuação.

Modelo arquivado: este modelo não é mais atualizado nem testado em novos testes.

Nota de identidade

Elephant Alpha foi a versão stealth de Ling-2.6-flash.

Esta página atualmente reflete os dados de benchmark coletados sob Elephant Alpha.

Dados do modelo

Pesquisado em 2026-08-12

Divulgado
Parâmetros
104B no total · 7.4B ativos
Arquitetura
MoE
Disponibilidade
Código aberto
Licença
MIT

Consistência

9.2

Confiabilidade

N/D

Total de tokens de saída

2,596

Total de tokens de entrada

33,744

Preço de entrada

$0.000 / 1M

Preço de saída

$0.000 / 1M

Testes corretos

Testes errados: 15

Taxa de acerto por tentativa: 28.8%

Testes instáveis

1

Testes instáveis tiveram resultados mistos entre execuções (pelo menos um acerto e uma falha).

Tempo de resposta (médio)

1.27s

Tempo de resposta (máx.): 3.70s

Tempo de resposta (total): 22.82s

Hamster playing table tennis

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

#243 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
Custo
$0.000
Tempo
0.1s
Tokens
0 tok

Histórico de execuções

Testado em Pontuação Confiabilidade Testes corretos Custo total Comparar
2026-06-04 14:27 Novo teste adicionado 4.3 N/D $0.000 Execução atual
2026-05-22 00:40 Suite alterada 5.4 N/D $0.000 Comparar
2026-04-22 12:55 Primeira execução registrada 5.2 N/D $0.000 Comparar

Esta execução usou uma suite de benchmark diferente. Considere as mudanças na suite ao analisar a evolução histórica.

Comparação de execuções

ExecuçãoCobertura do benchmarkPontuaçãoConsistênciaConfiabilidadeTestes corretosTestes instáveisTotal de tokens de saídaTotal de tokens de entradaCusto totalTempo de resposta (médio)
2026-06-04 14:27 · Execução atual21/22 testes · 63/66 tentativas4.39.2N/D6/2112,59633,744$0.0001.27s
2026-05-22 00:40 · Suite alterada20/20 testes · 60/60 tentativas5.49.6N/D6/1912,5960$0.0001.27s
Diferença-1.1-0.4-100+33744$0.0000ms

A cobertura do benchmark é diferente: 21/21 testes · 63/63 tentativas (Meta: 3 repetições por teste) contra 20/20 testes · 60/60 tentativas (Meta: 3 repetições por teste). Totais e métricas sensíveis a repetições não são diretamente comparáveis.

Estas duas execuções usaram suites de benchmark diferentes, então as diferenças refletem tanto mudanças do modelo quanto da suite.

Gráficos

Escolha o primeiro modelo e depois clique em um segundo modelo para abrir uma página lado a lado.

Total de tokens de saída

Pontuação vs Total de tokens de saída

Detalhamento por categoria

Categoria Pontuação Consistência Testes corretos
Truques anti-IA 6.6 10.0
Programação 3.7 7.8
Combinado 1.5 5.0
Análise e extração de dados 6.5 10.0
Específico do domínio 3.0 10.0
Inteligência geral 4.3 10.0
Seguimento de instruções 9.8 10.0
Resolução de quebra-cabeças 5.3 10.0
Chamada de ferramentas 3.0 10.0
Conhecimentos gerais 3.0 10.0

Modelos comparados