inclusionAI: Ling-2.6-flash inclusionai/ling-2.6-flash

Модель inclusionAI: Ling-2.6-flash 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

8 ₽

за 1 млн входных токенов

24 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое inclusionAI: Ling-2.6-flash

Быстрые агентные задачи и высоконагруженные пайплайны, где нужен большой контекст при экономном расходе вычислительных ресурсов.

Ling-2.6-flash — инструктивная модель от inclusionAI из семейства Ling-2, построенная на архитектуре Mixture of Experts: 104 миллиарда параметров суммарно при 7,4 миллиарда активных на каждый токен. Такое соотношение обеспечивает высокую скорость генерации при относительно низких вычислительных затратах — модель ориентирована на сценарии, где критичны быстрый отклик и эффективное использование токенов.

Контекстное окно в 262 144 токена позволяет обрабатывать большие документы, длинные цепочки диалога и сложные агентные сессии без потери контекста. Модель позиционируется как инструмент для реальных агентных систем: она рассчитана на устойчивое выполнение инструкций, многошаговые задачи и интеграцию в автоматизированные пайплайны, где важна предсказуемость поведения.

Ling-2.6-flash принимает текстовый ввод и возвращает текстовый вывод. Поддержки изображений или расширенного reasoning-режима в текущей конфигурации не заявлено. Модель подходит для задач, где нужен баланс между скоростью, качеством следования инструкциям и экономичностью токен-бюджета.

Когда брать эту модель

✓ Агентные системы и автономные пайплайны, требующие быстрого отклика
✓ Обработка длинных документов и многошаговые инструктивные задачи
✓ Чат-боты и ассистенты с высокой нагрузкой, где важна токен-эффективность
✓ Автоматизация рутинных задач: суммаризация, классификация, извлечение данных
✓ Прототипирование агентных решений с большим контекстным окном

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй следующий лог агентной сессии (50 000 токенов) и составь краткий отчёт об ошибках выполнения с рекомендациями по исправлению.

Использование inclusionAI: Ling-2.6-flash 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-flash",
    "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-flash",
    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-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);