8月7日消息，蚂蚁集团旗下百灵（InclusionAI）发布 Ling-3.0-tiny。这是一款原生混合推理模型，总参数量 7.9B、采用 MoE 架构，每个 token 仅激活 1.3B 参数，定位真实任务、数学、指令遵循与资源敏感型部署。模型现已上线 OpenRouter 与 Vercel AI Gateway，免费试用至太平洋时间 8 月 13 日上午 9 点，权重尚未放出，官方表示开源即将推出。 1.3B 激活参数：参数效率路线再下探
Ling-3.0-tiny 是蚂蚁百灵 Ling 3.0 系列的第二款模型。7 月 24 日发布的 Ling-3.0-flash 总参 124B、每 token 激活 5.1B，tiny 把激活参数进一步压到 1.3B，同时保持 256K 上下文窗口、最高 32K 输出。官方将这款模型描述为"用更少的算力，获得更多智能"（More intelligence with less compute），主打资源敏感型部署场景：低激活参数意味着推理时占用更少的显存与算力，适合本地、边缘或高并发低成本调用。
功能配置上没有因参数缩减而砍掉企业场景能力：支持原生函数调用、prompt caching，以及 Thinking 与 Instant 双模式切换，可覆盖 Agent 工具调用与快速响应的混合负载。模型性能目前以厂商口径为主，尚无第三方独立评测数据落地。
免费 API 与开源预告
Ling-3.0-tiny 已上线 OpenRouter（模型 ID 为 inclusionai/ling-3.0-tiny:free，当前定价为 0）与 Vercel AI Gateway（inclusionai/ling-3.0-tiny-free），限时免费试用至太平洋时间 8 月 13 日上午 9 点。免费期结束后模型将转为正式 ID 并按量计费。
权重方面，官方预告开源即将推出，具体日期未公布。这一节奏与 Ling-3.0-flash 一致：flash 免费期结束后，于 8 月 4 日以 MIT 协议开源，提供 BF16 与 FP8 版本，部署在 Hugging Face 与 ModelScope。若 tiny 沿用同一路径，7.9B 参数规模的基础权重体积将远小于 flash（约 255GB 的 BF16 版本），更适合本地与边缘部署。
开发者生态的"免费试用 + 开源"节奏
Ling-3.0-tiny 与 flash 的组合，把蚂蚁的参数效率路线铺成了两条产品线：flash 以 5.1B 激活服务高密度推理，tiny 以 1.3B 激活切入资源敏感场景，共享同一套原生混合推理架构与 Agent 能力。对开发者而言，这是一个低成本验证入口：免费期内可通过 OpenRouter 或 Vercel 直接调用，验证 1.3B 激活模型在自身场景的效果，再决定是否接入或等待开源自部署。
对蚂蚁而言，这套打法延续了其避开参数军备竞赛、以智效比和开源生态切入的路径。字节、阿里等厂商仍在堆参数，蚂蚁则持续用更小的激活参数对标更大规模的模型，并以限时免费降低开发者的尝试门槛。这一策略能否沉淀出实际生态，取决于免费期后的转化与开源社区的接受度。
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