10月28日，蚂蚁集团旗下百灵大模型开源 Ling-3.1-flash-1019。据量子位报道，新版本面向 Personal Agent（个人智能体）场景，在 Ling-3.1-flash 基础上进一步训练优化，重点提升模型处理复杂工作流和多步骤任务的表现。百灵同步开源基础模型 Ling-3.1-flash-base。
在智能指数 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 中，Ling-3.1-flash-1019 获得44分，较上一版本提升3分。测评显示，其在复杂知识工作 AA-Briefcase 中的得分从约1400 Elo提升至1524 Elo，GDPval-AA 从约1618 Elo提升至1644 Elo；流程自动化 AutomationBench-AA 得分从62%提升至68%；科学问题求解 CritPt 得分从18%提升至26%，SciCode 得分从54%提升至57%。
Ling-3.1-flash-base 采用混合线性 MoE 架构，总参数量约560B，每个 Token 激活约25B参数。百灵称，该设计在模型容量、长序列处理和单步计算开销之间取得平衡，为后续面向真实任务的训练提供基础。在8个领域共47项 benchmark 测试中，该基础模型在32项上超越 DeepSeek-V4-Pro-Base 和 MiMo-V2.5-Pro-Base，取得最高分。该模型以 BF16 基础权重、MIT 许可证向开发者开放，开发者可基于自身知识、流程和工具开展继续预训练、领域适配及后训练。
百灵此次模型迭代开源与灵光2.0相关。10月27日，灵光2.0升级为“能管事的个人AI助理”，依托跨会话记忆、长程任务调度与独立云主机等能力，可在用户授权范围内跟进任务、持续管理复杂事务，用户退出对话后相关任务仍可继续运行。百灵表示，这类应用对模型理解目标、使用工具、处理新信息和推进任务提出新要求。
围绕个人事务中的多模态信息处理需求，百灵基于 Ling-3.1-flash 训练了视觉语言模型 Ling-3.1-flash-VL，在推理、规划和工具使用能力基础上增加视觉理解，目前已先行应用于灵光，后续将对外发布。Ling-3.1-flash 已基于灵光、阿福医生版等应用场景的需求与反馈开展对齐训练。
今年下半年以来，百灵还基于新一代基座模型 Ling-3.0-flash 推出金融增强模型 Ling-3.0-flash-Fin 和医疗增强模型 Ling-3.0-flash-Sante。其中，Ling-3.0-flash-Fin 总参数124B、激活5.1B，用于投研任务链；Ling-3.0-flash-Sante 以124B参数规模在1.6T以下模型中取得最优表现。