想把大模型部署在自己的机器上，或训练成医疗、金融等领域的专用助手，光能在线聊天还不够，还得拿到模型权重——也就是模型训练后保存下来的大量参数。Ling-3.1-flash-1019 现已在 Hugging Face 放出权重：总参数为 560B，每次处理一个 token（文本的基本单位）只激活 25B，并支持百万 token 上下文。换句话说，它体量很大，但每一步只调用其中一部分能力，同时能一次读入很长的材料。
这次更值得注意的是首次补齐 Ling-3.1-flash-base。基座模型尚未充分调成聊天助手，却更适合继续预训练、适配专业领域，或做后训练——用指令和偏好数据把通用续写能力塑造成问答、Agent 等具体能力。官方还提供了 BF16 版本，这是一种兼顾数值范围与资源占用的 16 位格式。按官方模型页数据，1019 版的 AutomationBench-AA 成绩由 62% 升至 68%，Artificial Analysis Intelligence Index 得分由 41 升至 44；这些效果目前主要来自发布方自述，尚缺独立核查。