10 月 28 日，蚂蚁集团旗下百灵大模型宣布开源 Ling-3.1-flash-1019。新版本在智能指数 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 中获得 44 分，较上一版本提升 3 分，核心目标是让 Personal Agent 从「回答问题」走向「持续办事」：复杂知识工作 AA-Briefcase 基准从约 1400 Elo 提升至 1524 Elo，流程自动化 AutomationBench-AA 从 62% 提升至 68%，科学问题求解 CritPt 从 18% 提升至 26%。

此次迭代的基础是同步开源的 Ling-3.1-flash-base。该基础模型采用混合线性 MoE 架构，总参数量约 560B、每个 token 激活约 25B，在模型容量、长序列处理与单步计算开销之间取得平衡；在 8 个领域共 47 项基准测试中，于 32 项上超越 DeepSeek-V4-Pro-Base 与 MiMo-V2.5-Pro-Base。模型以 BF16 基础权重、MIT 许可证向开发者开放，可开展继续预训练、领域适配与后训练。

模型能力与应用侧的联动是其主要看点。10 月 27 日，蚂蚁灵光 2.0 升级为「能管事的个人 AI 助理」，依托跨会话记忆、长程任务调度与独立云主机，在用户授权范围内主动跟进任务——这类产品形态对底层模型的目标遵循、工具使用与多步骤执行能力提出更高要求，百灵正以「从真实任务中来，到真实应用中去」的循环推进迭代，此前还推出过金融增强模型 Ling-3.0-flash-Fin 与医疗增强模型 Ling-3.0-flash-Sante。对关注智能体落地的企业来说，MIT 许可叠加真实应用反馈驱动的迭代路径，为自研个人助理类应用提供了一个可持续演进的开源底座选项。

来源：TechWeb 《Personal Agent走向真实任务 蚂蚁百灵开源 Ling-3.1-flash-1019》