inclusionAI 是一个发布开放权重模型的 AI 团队，模型多以 Ling、Ming 系列命名并在 Hugging Face 上开放。近期内容集中在模型发布上：Ling-3.1-flash-1019 公开权重与 BF16 基座模型，保持 560B 总参数、25B 激活参数和 1M 上下文，AA Intelligence Index 得分由 41 升至 44；此外还有 126B 总参数、6.5B 激活参数的音频语言模型 Ming-3.0-audio-flash，以及 9B 的 Realtime-Venus 实时音视频模型和 124B 的 Ling-3.0-flash-VL。
Ling-3.1-flash-1019权重及基础模型开源Ling-3.1-flash-1019权重已上线Hugging Face，比“即将发布”的预告仅晚五天。模型仍为560B总参数、25B激活、1M上下文，AA Intelligence Index v4.3.2得分从41升至44，AutomationBench-AA从62%升至68%。团队还发布了BF16格式的base模型，便于二次训练；但1019 README中的SGLang示例仍指向旧模型路径。
inclusionAI开源126B音频语言模型Ming-3.0-audio-flashinclusionAI发布原生音频语言MoE模型Ming-3.0-audio-flash，总参数126B、每次推理激活6.5B，支持中英文语音识别、音频理解与推理，并可选用合成语音输出。模型采用MIT许可，已上线Hugging Face和ModelScope。
蚂蚁发布Ling-3.1-flash模型Hugging Face上出现inclusionAI的Ling-3.1-flash，总参数560B、每token激活25B，支持100万token上下文，规模较此前127B的3.0版本大幅提升。
Realtime-Venus全双工音视频模型开源inclusionAI发布Realtime-Venus系统两个检查点：9B的Realtime-Venus-Omni基于MiniCPM-o 4.5，可持续看听、判断何时回应，并在同一因果时间线上生成文本与语音；Realtime-Venus-Audio专注音频理解与对话。二者支持主动交互、语义打断和无训练长视频记忆，异步Harness与外部工具集成放在GitHub。
Ling-3.0-flash-VL：124B 多模态长上下文模型发布inclusionAI 在 Hugging Face 发布 Ling-3.0-flash-VL，具备原生图像与视频理解、1M token 上下文窗口与 124B 总参数。模型每 token 激活约5.5B 参数，并采用稀疏 MoE 与混合骨干以提高长上下文多模态推理效率。
A.I. 日报