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款通用模型相比，Ling-3.0-flash-Fin 在上述任务中展现出较强竞争力。 评测说明 除特别说明外，Ling-3.0-flash-Fin 在所有基准测试中的采样参数均设置为 temperature=1、top p=0.95。所有模型的推理强度（reasoning effort）均采用最高档设置。 FinFIRST：由蚂蚁集团与中金公司联合开发的金融搜索基准。所有模型均采用统一的 ReAct 智能体框架进行评测，并配备 Web Search、Visit 和 Python 工具。该基准即将开源。 FinSearchComp Verified：FinSearchComp 的内部专家验证版本，包含 145 道 T2/T3 级别的问题，其参考答案均经过金融专业人士的审核与修订。所有模型均采用配备 Web Search、Visit 和 Python 工具的 ReAct 智能体框架进行评测。我们使用 gpt-5-2025-08-07 作为评审模型。 FinCRAFT ：面向真实金融投研场景的内部基准，用于评估 AI 智能体完成端到端金融研究与投资分析任务的能力。 Finance Agent

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MD 395 及国产推理硬件，再到高性能推理集群，Ling-3.0-flash 希望让更多团队拥有可部署、可持续、可掌控的智能。 01 直接调用 API：让高频 Agent 更快上线 对于希望快速验证产品、上线 Agent 应用的开发者和产品团队，API 是门槛最低的接入方式。无需先搭建和维护推理基础设施，即可将 Ling-3.0-flash 接入代码开发、搜索研究和工具调用等工作流。 在 Artificial Analysis 榜单中，Ling-3.0-flash 输出速度达到 353 tokens/s。较高的持续输出速度，可以直接缩短代码生成、长文本处理和 Agent 执行过程中的等待时间。 这种价值在多轮 Agent 工作流中尤其明显。 一个 Agent 任务完成任务，通常需要经历多次“理解任务—生成计划—调用工具—读取结果—修正行动”。当每一轮生成都更快、完成任务使用的 Token 更少，累积等待时间和调用成本都会随之下降。 因此，Ling-3.0-flash 尤其适合：Coding Agent 和代码生成工具；搜索、调研与信息整合 Agent；API、MCP 和终端工具调用；

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用原型。 Prompt：请你写一个 minialipay，前后端分离架构 + 内存数据库存储，支持基础的用户登录、转账等功能，并且有新春特色的集五福功能，欢庆春节主题。 Opencode 接入（skills） 能够调用正确的 Skills，完整执行内部系统开发指令，Agent 自动化完成从基础架构搭建到多品牌主题逻辑的代码实现，将需求描述直接转化为具备导航、搜索及动态换肤功能的可运行原型。 Minecraft 机器人任务执行 精准执行空间构建指令，Agent 自动化完成从底层铺设到顶层收缩的数百次方块放置，将自然语言直接转化为游戏内的实体建筑。（使用的 Agent 框架 6. 局限性与未来计划 Ling-2.5-1T 已实现高吞吐解码与领先的超长上下文处理能力，并初步具备智能体交互能力，为通用智能体时代奠定基础。但在复杂智能体交互和长程任务上，它仍落后于前沿模型。下一版本将聚焦真实世界复杂任务的长程执行与交付效率优化，同时持续提升 Token 效率，以在效率与效果间取得更优平衡。 欢迎通过以下方式下载、访问和使用 Ling-2.5-1T。 🤗 Hugging Face： 🤖 Model

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ser 画一画，找出红球到绿球的最短路线 (En: Draw it out and find the shortest path from the red ball to the green ball.) Qwen3.5 为了找到从红球到绿球的最短路线，我首先需要将图像转换为一个网格表示，识别出起点（红球）、终点（绿球）以及墙壁和路径。然后，我将使用广度优先搜索（BFS）算法来找到最短路径。 首先，我将读取图像，将其转换为灰度并二值化，以区分墙壁和路径。然后，我将检测红球和绿球的位置。 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import collections Load the image image = np . array ( image clue [ 0 ]) The maze seems to be a grid. Let's try to determine the grid size. The image has a thick black border. Let's convert to

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thinking-high、Gemini-3.0-Pro-preview-thinking-high、Claude-Opus-4.5-Extended-Thinking）作为参考。 Ring-2.5-1T 在数学、代码、逻辑等高难推理任务（IMOAnswerBench、AIME 26、HMMT 25、LiveCodeBench、ARC-AGI-V2）和智能体搜索、软件工程、工具调用等长程任务执行（Gaia2-search、Tau2-bench、SWE-Bench Verified）上均达到了开源领先水平。 我们还额外测试了深度思考模式（heavy thinking mode），通过在推理过程中扩展并行思考与总结，实现测试时扩展，从而有效提升推理的深度与广度。 在 IMO 2025（满分 42 分）中，Ring-2.5-1T 获得 35 分，达到金牌水平；在 CMO 2025（满分 126 分）中取得 105 分，显著高于金牌线（78 分）及国家集训队入选线（87 分）。对比 Ring-2.5-1T 与 Ring-1T 的答题结果可以发现，前者在推理逻辑严谨性、高阶数学证明技巧使用以及答

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