inclusionAI: Ling-2.6-1T inclusionai/ling-2.6-1t

Модель inclusionAI: Ling-2.6-1T от inclusionAI (семейство ling-2) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Доступны через единый API НейроГейт: 4 модели inclusionAI.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

262K

контекст, токенов

30 ₽

за 1 млн входных токенов

250 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое inclusionAI: Ling-2.6-1T

Масштабные агентные и аналитические задачи с длинным контекстом, где требуется высокая скорость при большом объёме данных.

Ling-2.6-1T — флагманская языковая модель компании inclusionAI, построенная на архитектуре с триллионом параметров. Модель относится к семейству Ling-2 и позиционируется как инструкционная (instruct) система, оптимизированная для агентных сценариев, где важны скорость реакции и эффективность при высокой нагрузке.

Ключевая особенность Ling-2.6-1T — ориентация на практические задачи в реальных условиях: автономные агенты, многошаговые рабочие процессы, сложные инструкции с длинным контекстом. Окно контекста в 262 144 токена позволяет обрабатывать объёмные документы, длинные диалоги и многоэтапные задачи без потери связности. Модель работает только с текстовыми входными и выходными данными.

inclusionAI — относительно новый игрок на рынке LLM, и Ling-2.6-1T представляет их наиболее масштабную разработку. Триллионный масштаб параметров, судя по описанию провайдера, сочетается с акцентом на быстрое исполнение — что нетипично для моделей такого размера и может указывать на использование разреженной архитектуры (например, Mixture of Experts).

Когда брать эту модель

✓ Агентные системы с многошаговым планированием и исполнением задач
✓ Обработка и анализ длинных документов (контракты, отчёты, кодовые базы)
✓ Сложные инструкционные сценарии с разветвлённой логикой
✓ Корпоративные пайплайны, требующие высокой пропускной способности
✓ Задачи, где нужен большой контекст без потери качества на длинных последовательностях

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй прикреплённый договор на 80 страниц, выдели все пункты, связанные с ответственностью сторон, и составь краткое резюме рисков для покупателя.

Использование inclusionAI: Ling-2.6-1T через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "inclusionai/ling-2.6-1t",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="inclusionai/ling-2.6-1t",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "inclusionai/ling-2.6-1t",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);