La mayoría de los modelos de código abierto más capaces te obligan a elegir: inteligencia bruta o eficiencia de tokens. Los modelos de razonamiento consumen de 3 a 5 veces más tokens por solicitud. Los modelos más pequeños que no razonan reducen costos pero limitan la capacidad. Ling-2.6-1T está diseñado para romper ese equilibrio.
Ling-2.6-1T es un modelo insignia integral a escala de billones de parámetros de Ant Group (inclusionAI), diseñado para ejecución inmediata de tareas. Construido sobre la arquitectura MLA + Hybrid Linear Attention, logra una relación inteligencia-token superior: rendimiento sólido en benchmarks con un costo mínimo de tokens de salida. En AIME26, supera significativamente a otros modelos que no razonan. En benchmarks de ejecución de agentes — SWE-bench Verified, BFCLv4, TAU2-Bench, Claw-Eval — alcanza el estado del arte (SOTA) en código abierto. Ahora respaldado exclusivamente por Novita AI como proveedor de inferencia.
En resumen: Ling-2.6-1T ofrece capacidades integrales de frontera para cargas de trabajo de agentes — razonamiento complejo, uso de herramientas, ejecución multi-paso y seguimiento de instrucciones de contexto largo — a una fracción del costo de tokens de los modelos de razonamiento.
Prueba Ling-2.6-1T respaldado por Novita AI
¿Qué es Ling-2.6-1T?
Ling-2.6-1T es el modelo insignia más reciente de inclusionAI, el brazo de investigación de IA de Ant Group (AntLingAGI). Es un modelo Mezcla de Expertos de 1 billón de parámetros — el modelo fundacional entrenado con FP8 más grande lanzado hasta la fecha — entrenado en más de 20 billones de tokens de alta calidad con más del 40% de datos densos en razonamiento en etapas posteriores.
A diferencia de los modelos de razonamiento (DeepSeek-R1, QwQ) que generan largas cadenas de pensamiento antes de responder, Ling-2.6-1T utiliza un mecanismo de “pensamiento rápido”: internaliza el razonamiento sin externalizar cadenas de pensamiento verbosas. Esto mantiene la salida de tokens ligera mientras conserva una profundidad analítica sólida. Se activan aproximadamente 50 mil millones de parámetros por token, lo que hace práctica la inferencia a escala de 1 billón.
- Arquitectura: MLA + Hybrid Linear Attention, 1 billón de parámetros totales, ~50 mil millones de parámetros activos por token
- Ventana de contexto: 262,144 tokens (mediante escalado YaRN rope), salida máxima de 32,768 tokens
- Entrenamiento: Precisión mixta FP8, más de 20 billones de tokens, >40% de datos densos en razonamiento
- Paradigma: Pensamiento rápido — razonamiento internalizado, sin salida verbosa de cadena de pensamiento
- Licencia: MIT — pesos totalmente abiertos
- Disponibilidad: Respaldado exclusivamente por Novita AI (proveedor de OpenRouter)
Características clave: Por qué Ling-2.6-1T se destaca
Relación inteligencia-token superior
Los modelos de razonamiento producen resultados impresionantes pero inflan tu factura de tokens — cientos de tokens de razonamiento antes de la respuesta real. Ling-2.6-1T fue entrenado con Cadena de Pensamiento Evolutiva (Evo-CoT) en el entrenamiento intermedio, internalizando el razonamiento en lugar de externalizarlo. El resultado: puntuaciones sólidas en benchmarks como AIME26 (superando a otros modelos que no razonan), LiveCodeBench y Omni-MATH — sin pagar por el proceso de pensamiento. Según la ficha técnica oficial, logra una eficiencia de inteligencia-salida a la par de GPT-5.4 (No Razonamiento), representando un gran salto sobre su predecesor Ling-1T. Para cargas de trabajo de producción de alto rendimiento, esto reduce directamente el costo.
SOTA de código abierto en ejecución de agentes
Las cargas de trabajo de agentes requieren más que matemáticas y codificación de forma aislada — requieren uso de herramientas, ejecución multi-paso y seguimiento confiable de instrucciones en condiciones del mundo real. Ling-2.6-1T alcanza SOTA de código abierto en los benchmarks clave de agentes (según la ficha técnica de inclusionAI):
- SWE-bench Verified — resolución de tareas de ingeniería de software del mundo real
- BFCLv4 — Berkeley Function-Calling Leaderboard v4, uso complejo de herramientas
- TAU2-Bench — finalización de tareas de agente de horizonte largo
- Claw-Eval — ejecución de comandos multi-turno
- PinchBench — evaluación compuesta de capacidades de agente
En LiveCodeBench (Agosto 2024–Mayo 2025), obtiene 61.68 — superando a DeepSeek-V3.1 (48.02), Kimi-K2-0905 (48.95) y GPT-5-main (48.57) por más de 13 puntos. Para generación de front-end, la puntuación en ArtifactsBench es 59.31 — solo superado por Gemini-2.5-Pro(lowthink) con 60.28 en este grupo de comparación (según la ficha técnica de inclusionAI).
Contexto largo + Seguimiento de instrucciones
Con 262,144 tokens de contexto (escalado YaRN rope), Ling-2.6-1T puede manejar bases de código completas, documentos largos o conversaciones extendidas de agentes multi-turno en una sola llamada. En el benchmark MRCR (rango de contexto 16K–256K), mantiene consistentemente la precisión de recuperación — un requisito crítico para pipelines de agentes que procesan salidas de herramientas largas o corpus de documentos. La puntuación en IFBench es 56.9%, demostrando un sólido seguimiento de instrucciones complejas bajo contexto extendido.
Rendimiento en benchmarks
Mediciones independientes de Artificial Analysis colocan a Ling-2.6-1T en un Índice de Inteligencia de 33.6 — mejor que el 73% de los 495 modelos medidos, y #2 en la clase de modelos grandes de código abierto que no razonan. A continuación se muestran las puntuaciones auto-informadas de la ficha técnica de inclusionAI (comparando con DeepSeek-V3.1-terminus, Kimi-K2-0905, GPT-5-main y Gemini-2.5-Pro(lowthink)), seguidas de puntuaciones verificadas independientemente por Artificial Analysis.
Matemáticas y Razonamiento (según ficha técnica de inclusionAI)
| Benchmark | Ling-2.6-1T | DeepSeek-V3.1 | Kimi-K2-0905 | GPT-5-main | Gemini-2.5-Pro* |
|---|---|---|---|---|---|
| AIME26 | 70.42 | 55.21 | 50.16 | 59.43 | 70.10 |
| Omni-MATH | 74.46 | 64.77 | 62.42 | 61.09 | 72.02 |
| OptMATH | 57.68 | 35.99 | 35.84 | 39.16 | 42.77 |
| FinanceReasoning | 87.45 | 86.44 | 84.83 | 86.28 | 86.65 |
| BBEH | 47.34 | 42.86 | 34.83 | 39.75 | 29.08 |
| KOR-Bench | 76.00 | 73.76 | 73.20 | 70.56 | 59.68 |
| ARC-AGI-1 | 43.81 | 14.69 | 22.19 | 14.06 | 18.94 |
*Gemini-2.5-Pro(lowthink). Fuente: ficha técnica de inclusionAI. Última verificación: 2026-04-24.
Rendimiento en código (según ficha técnica de inclusionAI)
| Benchmark | Ling-2.6-1T | DeepSeek-V3.1 | Kimi-K2-0905 | GPT-5-main | Gemini-2.5-Pro* |
|---|---|---|---|---|---|
| LiveCodeBench | 61.68 | 48.02 | 48.95 | 48.57 | 45.43 |
| MultiPL-E | 77.91 | 77.68 | 73.54 | 76.66 | 71.48 |
| CodeForces Rating | 1901 | 1582 | 1574 | 1120 | 1675 |
| FullStack Bench | 56.55 | 55.48 | 54.00 | 50.92 | 48.19 |
| ArtifactsBench | 59.31 | 43.29 | 44.87 | 41.04 | 60.28 |
| Aider Code Editing | 83.65 | 88.16 | 85.34 | 84.40 | 89.85 |
*Gemini-2.5-Pro(lowthink). Fuente: ficha técnica de inclusionAI. Última verificación: 2026-04-24. Nota: los nombres de versiones de modelos (ej. “gpt-5-main”, “DeepSeek-V3.1-terminus”) son según lo informado por inclusionAI y pueden no corresponder a versiones públicas.
Benchmarks de ejecución de agentes (según ficha técnica de inclusionAI)
Ling-2.6-1T alcanza SOTA de código abierto en evaluaciones específicas de agentes. No se publican puntuaciones exactas de competidores para todos los benchmarks; los resultados se listan según lo informado en la ficha técnica oficial.
| Benchmark | Qué mide | Ling-2.6-1T |
|---|---|---|
| SWE-bench Verified | Resolución de issues de GitHub del mundo real | SOTA de código abierto |
| BFCLv4 | Llamada compleja de funciones/herramientas multi-paso | SOTA de código abierto |
| TAU2-Bench | Finalización de tareas de agente de horizonte largo | SOTA de código abierto |
| Claw-Eval | Ejecución de comandos multi-turno | SOTA de código abierto |
| PinchBench | Capacidad compuesta de agente | SOTA de código abierto |
| IFBench | Seguimiento de instrucciones complejas | 56.9% |
Fuente: ficha técnica de inclusionAI. “SOTA de código abierto” según lo afirmado por inclusionAI; datos independientes por puntuación aún no disponibles. Última verificación: 2026-04-24.
Benchmarks independientes (Artificial Analysis)
| Métrica | Ling-2.6-1T | Notas |
|---|---|---|
| Índice de Inteligencia AA | 33.6 | Mejor que el 73% de 495 modelos |
| Índice de Codificación AA | 33.0 | Mejor que el 78% de los modelos |
| Índice de Agentes AA | 48.2 | Mejor que el 80% de los modelos |
| GPQA Diamond | 75.2% | Razonamiento científico de nivel de posgrado |
| τ²-Bench Telecom | 89.8% | Tareas de agente conversacional |
| IFBench | 56.9% | Seguimiento de instrucciones |
| Velocidad de salida | 67.7 tok/s | A través de Novita AI en OpenRouter |
Fuente: Artificial Analysis. Última verificación: 2026-04-24.
Cómo usar Ling-2.6-1T respaldado por Novita AI
Opción 1: Playground (Sin código)
Prueba el modelo al instante en novita.ai/models/model-detail/inclusionai-ling-2.6-1t — sin configuración. Útil para probar prompts rápidamente antes de integrarlo en tu aplicación.
Opción 2: API (Python)
Ling-2.6-1T es completamente compatible con OpenAI. Simplemente usa tu clave API de Novita y el ID del modelo:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="TU_CLAVE_API_NOVITA",
)
response = client.chat.completions.create(
model="inclusionai/ling-2.6-1t",
messages=[{"role": "user", "content": "Tu prompt aquí"}],
temperature=0.7,
top_p=0.95,
)
print(response.choices[0].message.content)
Obtén tu clave API en novita.ai/settings. El modelo también admite streaming, llamada a funciones mediante tool_use y salida estructurada.
Opción 3: Herramientas de terceros
Dado que Novita AI es compatible con OpenAI, Ling-2.6-1T funciona con cualquier herramienta que acepte una URL base personalizada — incluyendo Cursor, Claude Code, OpenWebUI, LangChain y LlamaIndex. Configura la URL base como https://api.novita.ai/v3/openai y el modelo como inclusionai/ling-2.6-1t.
Casos de uso
La combinación de capacidad de 1 billón de parámetros, paradigma de pensamiento rápido y contexto de 262K de Ling-2.6-1T lo hace ideal para:
- Agentes de codificación: Con una calificación CodeForces de 1901 y puntuaciones sólidas en LiveCodeBench, maneja tareas de programación a nivel competitivo. Combínalo con Agent Sandbox de Novita para ejecución de código completamente aislada sin gestionar infraestructura.
- Análisis financiero: 87.45 en FinanceReasoning (#1 en su grupo de comparación según la ficha técnica de inclusionAI) lo hace adecuado para análisis automatizado de informes, resúmenes de ganancias y flujos de trabajo de investigación cuantitativa.
- Generación de front-end: La recompensa híbrida de Sintaxis–Función–Estética en el entrenamiento se enfoca específicamente en la calidad del código de UI. La puntuación de 59.31 en ArtifactsBench es la segunda más alta en su grupo de comparación — solo 0.97 puntos detrás de Gemini-2.5-Pro(lowthink).
- Procesamiento de documentos largos: La ventana de contexto de 262,144 tokens maneja documentos de cientos de páginas, análisis de repositorios completos o corpus legales/de investigación extensos en una sola llamada.
- APIs de producción de alto volumen: El paradigma de no razonamiento significa recuentos de tokens predecibles y menor variabilidad de latencia — importante cuando ejecutas miles de solicitudes por día.
¿Migrando desde DeepSeek V3 o Kimi K2?
Si actualmente usas DeepSeek V3 o Kimi K2 a través de otro proveedor, cambiar a Ling-2.6-1T respaldado por Novita AI es un cambio de una línea — misma API compatible con OpenAI, mismo formato de solicitud. El ID del modelo pasa a ser inclusionai/ling-2.6-1t.
En tareas de codificación, Ling-2.6-1T supera tanto a DeepSeek-V3.1 como a Kimi-K2-0905 en LiveCodeBench (61.68 vs 48.02 y 48.95), y en razonamiento matemático lidera a ambos en AIME26 y OptMATH. Si tus cargas de trabajo son intensivas en razonamiento pero no quieres verbosidad de cadena de pensamiento, esta es la ruta de actualización más limpia frente a cambiar a un modelo de razonamiento.
Precios
| Modelo | Entrada ($/1M tokens) | Salida ($/1M tokens) | Contexto |
|---|---|---|---|
| Ling-2.6-1T (Novita AI) | $0.30 | $2.50 | 262,144 |
| DeepSeek V3.2 | $0.28 | $0.42 | 128K |
| Qwen3-235B-A22B | $0.455 | $1.82 | 131K |
| Kimi K2 (OpenRouter) | $0.57 | $2.30 | 131K |
Precios de Novita AI vía novita.ai. Precios de competidores vía OpenRouter. Última verificación: 2026-04-24.
El precio de salida de Ling-2.6-1T ($2.50/M) es más alto que el de DeepSeek V3.2 — la compensación es un rendimiento significativamente mejor en benchmarks de razonamiento y codificación. Si el costo de tokens por llamada es la restricción principal, Ling-2.6-flash (104B parámetros, 7.4B activos) es el hermano más barato y también está disponible exclusivamente a través de Novita AI.
Nivel gratuito: Ling-2.6-1T está disponible de forma gratuita a través del endpoint inclusionai/ling-2.6-1t:free en OpenRouter, proporcionado exclusivamente por Novita AI. Esta ventana gratuita tiene límite de tiempo — consulta la disponibilidad actual en openrouter.ai/inclusionai/ling-2.6-1t:free.
Conclusión
En resumen: Ling-2.6-1T es actualmente el modelo de código abierto que no razona más fuerte para benchmarks competitivos de matemáticas y codificación, y la opción de código abierto más potente si necesitas contexto de 262K sin pagar por la verbosidad de cadena de pensamiento. No es la opción más barata por token, pero para tareas complejas de razonamiento donde los modelos de razonamiento inflarían tu factura, es la alternativa de frontera de código abierto más práctica disponible hoy.
Respaldado exclusivamente por Novita AI — el único proveedor que ofrece tanto Ling-2.6-1T como Ling-2.6-flash en OpenRouter — obtienes un endpoint de inferencia estable, uptime del 99.9% y API compatible con OpenAI sin tener que gestionar tú mismo un despliegue mínimo de 32 GPUs.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Qué es Ling-2.6-1T?
Ling-2.6-1T es un modelo de lenguaje Mezcla de Expertos de 1 billón de parámetros desarrollado por Ant Group (inclusionAI). Activa aproximadamente 50 mil millones de parámetros por token, admite una ventana de contexto de 262,144 tokens y está diseñado como un modelo de pensamiento rápido y no razonador — rendimiento sólido en benchmarks sin la sobrecarga de cadena de pensamiento. Licencia MIT y pesos totalmente abiertos.
¿Cómo accedo a Ling-2.6-1T a través de la API?
Configura base_url="https://api.novita.ai/v3/openai" y model="inclusionai/ling-2.6-1t" en cualquier cliente compatible con OpenAI. Obtén tu clave API en novita.ai/settings. También es accesible a través de OpenRouter usando el mismo ID de modelo.
¿Cómo se compara Ling-2.6-1T con DeepSeek V3?
En benchmarks auto-informados (ficha técnica de inclusionAI), Ling-2.6-1T supera a DeepSeek-V3.1 en AIME26 (70.42 vs 55.21), LiveCodeBench (61.68 vs 48.02) y ARC-AGI-1 (43.81 vs 14.69). DeepSeek V3.2 obtiene una puntuación más alta en el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis (42 vs 34), pero Ling-2.6-1T ofrece una ventana de contexto más grande (262K vs 128K) a precios similares ($0.30/M entrada).
¿Cuál es la ventana de contexto de Ling-2.6-1T?
262,144 tokens (extendido desde 128K nativos mediante escalado YaRN rope). La longitud máxima de salida es de 32,768 tokens.
¿Es gratuito el uso de Ling-2.6-1T?
Sí, temporalmente. El endpoint inclusionai/ling-2.6-1t:free en OpenRouter es proporcionado exclusivamente por Novita AI. La ventana gratuita tiene límite de tiempo. El nivel de pago a través de Novita AI es de $0.30/M tokens de entrada y $2.50/M tokens de salida.
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