Ling-flash-2.0 is an open-source Mixture-of-Experts (MoE) language model developed under the Ling 2.0 architecture. It features 100 billion total parameters, with 6.1 billion activated during inference (4.8B non-embedding).
Trained on over 20 trillion tokens and refined with supervised fine-tuning and multi-stage reinforcement learning, the model demonstrates strong performance against dense models up to 40B parameters. It excels in complex reasoning, code generation, and frontend development.
在多个供应商之间路由请求。复制供应商标识以设置偏好供应商。
AI Gateway 直连请求及各供应商的成功率。
AI Gateway 实时流量的 P50 吞吐量，单位为每秒 token 数（TPS）。
AI Gateway 实时流量的 P50 首 token 延迟（TTFT），单位为毫秒。
该模型随时间变化的 token 用量和请求流量。
按实际处理请求的供应商拆分 token 用量。区块越大，表示该供应商处理的模型流量越多。
Public apps that send the most traffic to this model. Good signal for what real production workloads look like — and a hint at which use cases this model is best suited for. View All
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