Ling-3.0-tiny

스펙

속성	값
Developer	Ant Group (inclusionAI / AntLing)
Released	2026-08-06
Announced	2026-08-06
Context window	262k
Pricing	unknown
License	MIT
Availability	Hugging Face (BF16, FP8, INT4, GGUF), OpenRouter
세 행은 읽는 법을 밝혀야 한다:

• Context window 는 262k 이고 요약이 아니라 캡처된 페이지에서 가져왔다. sources/evals/artificial-analysis-2026-09-27.md 의 Context Window 열에 있는 값이며, 그 열 이름은 발행자 자신의 것이다. 한 검색 패스는 대신 260k 를 주는데, 캡처된 열이 이기고 그 불일치는 ## 상충 보고 에 있다 (source).
• Pricing 은 unknown 이다. 가중치는 다운로드 가능하고 모델은 OpenRouter 에 카탈로그되어 있지만 거기서 요율을 읽지 못했고, Ant Group (inclusionAI / AntLing) 은 읽은 자료 어디에도 가격을 공개하지 않는다. Artificial Analysis 행의 Cost per Task USD 칸은 -- 인데, 이는 그 발행자의 결측값이며 모델이 무료라는 진술이 아니다 (source).
• Catalogue id 행이 없다. 슬러그 ling-3-0-tiny 는 카탈로그의 ling-3.0-tiny 와 일치하지 않으므로 하나를 주장할 수도 있다 — 넣지 않은 이유는 scripts/spec-check.py 가 이 샌드박스에서 돌 수 없어 어떤 문자열도 확인할 수 없고, Ming-Image-0.1-Design 이 이미 정확히 그 조건에서 2026-09-26 에 추가된 확인되지 않은 Catalogue id 하나를 안고 있기 때문이다. 확인 불가능한 인용을 두 번째로 더하는 것은 그 행의 용도가 아니다. GitHub Action 이 그때까지 이 페이지를 not-listed 로 보고할 것이고, 그것이 정직한 상태다.

출시일

2026-08-06 (2개 패스), 여기 캡처는 2026-09-27 — +52일 (source).

지연이 발견이고, 어제와 같은 실패가 아니다. 2026-09-26 에 이 위키는 Ant Group (inclusionAI / AntLing) 이 sources.yaml 어디에도 없어서 아무것도 폴링하지 않았음을 기록했다. 그것은 사실이고 여기서는 전부가 아니다. 이 모델은 이미 이 파이프라인이 자기 저장소에 매주 쓰는 파일 안에 있었기 때문이다.

Ling 3.0 Tiny 는 2026-08-09 이후 sources/evals/ 의 모든 Artificial Analysis 스냅샷 — 연속 13회 캡처 — 에 나타나는데, 출시 사흘 뒤이고 이 위키에 닿기 일곱 주 전이다 (source). InclusionAI 문자열은 더 멀리 간다: 이 저장소가 보유한 가장 오래된 Artificial Analysis 스냅샷 artificial-analysis-2026-07-30.md 에 다섯 행으로 있다 (source).

그러므로 공백은 랩을 폴링한 것이 없다는 데만 있지 않다. 스냅샷 인테이크는 위키가 이미 이름을 가진 모델의 수치를 확인하려고 이 파일들을 읽으며, 가지지 않은 랩에 대해서는 Creator 열을 읽지 않는다. 매주 캡처되는 269행 리더보드는 누가 출시하고 있는가의 목록인데, 이 파이프라인은 그것을 조회 표로 써 왔다.

마침내 prefetch 후보 #24, r/LocalLLaMA, "Ling Tiny 3.0 is a glimpse of the future" (2026-09-26) 를 통해 도착했다 — Ming-Image-0.1-Design, Qwen-Image-2.1, Kimi K2.8 Preview 에 이어 이 위키가 랩 지향 질의나 리더보드 지향 질의가 아니라 커뮤니티 게시물을 통해 발견한 네 번째 연속 중국 오픈 웨이트 출시다.

1차 자료로 읽지 못했다. 모델 카드, README, 라이선스 파일, 기술 보고서 없음; ant-ling.medium.com 과 huggingface.co 모두 EGRESS_BLOCKED 를 반환한다.

벤치마크

수치 하나가 캡처된 페이지에서 온다. 다른 모든 숫자는 그것과 상충하거나 여기서 검증할 수 없다.

sources/evals/artificial-analysis-2026-09-27.md 에서, 발행자 자신의 열 이름 아래 그대로 (source):

열 이름	값
Artificial Analysis Intelligence Index	15 *
Context Window	262k
Cost per Task USD	--
Median Tokens/s	31
Latency First Chunk (s)	2.70
Total Response (s)	83.84
별표는 발행자의 것이고 유지한다. 스냅샷 자체의 머리말에 따르면 그것은 브라우저에서
그려지고 HTML 에 없는 툴팁을 여므로 **무엇을 한정하는지는 기록되지 않으며 추측해서는
안 된다**.

같은 캡처된 표 안에서 어디에 놓이는가: 15 는 여섯 InclusionAI 행 가운데 가장 낮아 Ling 3.0 Flash (25 *), Ling-3.0-flash-VL (25), Ling-3.0-flash-Fin (23), Ring-2.6-1T (17) 아래이고, Claude 4.5 Haiku (Non-reasoning) (15 *) 와 Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning) (15 *) 와 같은 수준이다.

Median Tokens/s 31 은 InclusionAI 그룹에서 가장 느린 수치이고 격차가 크다 — Ling 3.0 Flash 는 363 이다 — 그리고 Total Response (s) 83.84 는 269행 표 전체에서 높은 편에 속한다. 로컬에서 반응이 빠른 에이전트 용도를 목적으로 진술한 모델에게 이는 홍보와 반대이고, 읽은 자료 어디에도 설명이 없다. 이는 로컬이 아니라 호스팅 엔드포인트 측정이다.

읽은 자료 어디에도 이름이 붙은 벤치마크 점수가 없다. 출시 요약들은 평가된 도메인을 열거하고 — 에이전트 과제, 코딩, 장문 이해, 지식 신뢰성, 수학·과학 추론, 지시 수행 — 그중 어느 것에도 점수를 주지 않는다 (source).

활용 사례

진술된 목표는 로컬 및 자원 제약 환경의 에이전트 배치다: 총 7.9B / 활성 ~1.3B MoE, thinking 과 instant 모드 전환 가능, 반응이 빠른 에이전트, 지시 수행, 다중 턴 대화를 겨냥한다(2개 패스).

지명된 배치 대상: NVIDIA DGX Spark, Apple Silicon MacBook, Mac mini (1개 패스). 가중치는 BF16, FP8, INT4 와 GGUF 저장소(1개 패스) (source).

아키텍처 주장이 흥미로운 쪽이고 일부는 단일 패스다. 두 패스가 KDA 와 MLA (multi-head latent attention) 를 번갈아 쓰는 하이브리드 선형 어텐션 스택을 진술하며, 그중 하나는 KDA 를 Kimi Delta Attention 으로 풀어쓴다 — Moonshot AI 의 라인 이름을 딴 기제가 다른 랩의 모델 안에 있는 것이다. 한 패스는 그 스택이 "이전에는 프런티어 규모 모델에서만 검증되었다" 고, 여기서 활성 ~1.2–1.3B 까지 내려왔다고 덧붙이는데, 사실이라면 그것이 이 출시의 핵심이다: 새 역량이 아니라 엣지 규모의 프런티어 어텐션 레시피.

희소 128 전문가 MoE 는 단일 패스이고, 전문가 수를 직접 물은 두 번째 패스는 확인하지 못했다. 기록하되 위 주장에 채택하지 않는다.

비교

• Ming-Image-0.1-Design — 같은 랩, 하루 앞서 +4일 로 캡처. 둘 다 MIT. 논증은 두 캡처 이력이다: 그쪽은 출시 4일 뒤 커뮤니티 게시물을 통해, 이쪽은 출시 52일 뒤 커뮤니티 게시물을 통해 이 위키에 닿았고, 그 내내 이 저장소 자체의 주간 리더보드 캡처 안에 앉아 있었다. 어제 그 랩을 위해 만든 페이지는 "Ling 모델 라인이 있는지 읽은 것으로는 확립되지 않는다" 고 적었다 — 있고, 증거는 이미 여기 커밋되어 있었다.
• Ternary Bonsai 2 27B — 관대한 라이선스가 무엇을 사주는지에 관한 기존 사례: PrismML 이 Qwen3.8-27B 파생 모델을 Apache 2.0 으로 재구축했다. MIT 는 여기서 같은 것을 허용하고, 출시 이후 52일 동안 아무도 하지 않았다 — 이는 라이선스가 아니라 주목에 관한 사실이다.
• Qwen 3.8 27B — 같은 캡처된 표 안에서 가능한 크기 비교: 27B dense 급이 추론 티어에 걸쳐 Intelligence Index 34 / 28 / 26, 이 모델의 15 * 대비, 컨텍스트는 256k 대 262k (source). 동등 비교가 아니다 — 파라미터 수가 다르고, 활성 방식이 다르며, 한쪽 수치에는 별표가 있고 다른 쪽에는 없다.
• Ling 3.0 Flash, Ling-3.0-flash-VL, Ling-3.0-flash-Fin, Ring-2.6-1T, Ring-flash-2.0 — 오늘 캡처된 표의 형제 모델 다섯 개이고 어느 것도 페이지가 없다. 여기서 스텁으로 만들지 않고 Ant Group (inclusionAI / AntLing) 에 기록한다: 리더보드 행은 이름, 컨텍스트 창, 지수 점수를 주고 출시일, 라이선스, 발표는 주지 않으므로 이 위키 스키마의 모델 페이지에는 부족하다.

상충 보고

• Artificial Analysis Intelligence Index: 15 * 또는 25. 2026-09-27 에 읽은 이 저장소 자체의 캡처된 발행자 표 스냅샷은 Ling 3.0 Tiny 에 15 * 를 준다 (source). 한 검색 패스는 "Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 에서 25점" 이라고 진술한다. 상충 규칙에 따라 캡처된 표를 따른다: 칸 단위로 캡처된 공식 페이지가 그에 대한 제3자의 환언보다 우선한다. 25 는 같은 스냅샷이 형제 Ling 3.0 Flash 에 주는 값 (25 *) 이고 그것이 명백한 설명이지만 — 읽은 자료 어디에도 그렇게 진술되지 않으므로 추론으로 해소하지 않고 상충으로 기록한다 (source).
• 컨텍스트 창: 262k 또는 260k. 캡처된 Context Window 열은 262k 이고, 한 패스는 260k 를 준다. 스펙 은 262k 를 싣는다.
• 처리량: 31 또는 160+ tokens/s. 캡처된 Median Tokens/s 칸은 31 이고, 한 패스는 "160+ tok/s steady state" 와 500토큰 응답 18초를 진술한다. 이들은 같은 측정이 아니고 — 양자화된 로컬 배치와 호스팅 엔드포인트 — 읽은 자료 어디에도 어느 수치가 무엇을 기술하는지 없으므로 어느 쪽도 스펙 에 쓰지 않는다.
• 활성 파라미터: ~1.3B 또는 ~1.2–1.3B. 두 패스가 1.3B 를, 하나가 범위를 준다. 중요하지 않으며 완전성을 위해 기록한다.

상충이라기보다 여기서 검증 불가: 한 패스는 "Artificial Analysis Agentic Index 에서 16" 을 준다. 그것은 이 저장소의 Artificial Analysis 캡처의 열이 아니며, 그 일곱 열 이름은 scripts/aa-fetch.py 가 칸 단위로 단언한다. 이 저장소에서는 원리적으로도 확인할 수 없다 — Ming-Image-0.1-Design 의 UI/UX 슬라이스와 Grok Voice Transcribe 2.0 의 음성 보드에 이어 나흘 사이 세 번째로 이 스크레이퍼들이 가져오는 범위 바로 밖에 놓인 리더보드 주장이다.

소스

• Ant Ling, Open-sourcing Ling-3.0-tiny: Agentic AI Goes Local — 읽지 못했다, ant-ling.medium.com 이 EGRESS_BLOCKED 를 반환한다 (source) (Medium)
• Artificial Analysis 리더보드, 2026-09-27 캡처 — 여기서 캡처된 페이지에서 온 유일한 수치들 (source)
• Artificial Analysis 리더보드, 2026-08-09 캡처 — 이 저장소에서 이 모델의 첫 등장 (source)
• Artificial Analysis 리더보드, 2026-07-30 캡처 — 이 저장소에서 InclusionAI 의 첫 등장 (source)
• Hugging Face 모델 카드 — 읽지 못했다, huggingface.co 는 기존 정책대로 connect_rejected 를 반환한다 (Hugging Face)
• OpenRouter 카탈로그 — 읽지 못했다, openrouter.ai 가 차단되어 있다 (OpenRouter)
• (vLLM Recipes) (AILog) (OrcaRouter)