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Novo no OpenRouter · 13/11/2026

Ling 3.2 Flash adiciona visão ao modelo MoE de 560 bilhões de parâmetros da Ant Group

Modelo da série Ling mantém o contexto de 1 milhão de tokens do 3.1 Flash, passa a aceitar imagens e deixa de ter pesos abertos.

Pouca repercussão 2 fontes Atualizado em 13/11/2026 às 16:15 (Brasília)

O Ling 3.2 Flash, da série Ling da Ant Group, incorpora visão a um modelo MoE de grande porte e trabalha com contexto de 1 milhão de tokens. Segundo a Ant, ele supera o Claude Opus 5 (max) em benchmarks visuais.

O que é e o que muda em relação ao 3.1

O Ling 3.2 Flash usa arquitetura Mixture of Experts (MoE) com 560 bilhões de parâmetros no total. Só 25 bilhões ficam ativos por token, o que acelera a inferência. O OpenRouter o descreve como modelo de raciocínio híbrido, com entrada de texto e imagem.

Segundo o orcarouter.ai, o esqueleto é o mesmo do Ling 3.1 Flash, no tamanho e no contexto. A novidade é a visão, e os pesos deixam de ser abertos. O note afirma que a Ant integrou visão e linguagem na própria arquitetura, sem módulo visual externo como o CLIP.

O note também diz que o modelo aceita vídeo, mas não áudio. A ficha do OpenRouter lista apenas texto e imagem como entrada.

Desempenho divulgado

A comparação com o Claude Opus 5 (max), da Anthropic, vem de benchmarks visuais divulgados pela própria Ant. Entre eles está o OmniDocBench 1.5, que avalia a leitura de documentos complexos e gráficos, com OCR e extração de informações de artigos científicos e documentos corporativos.

Pontos-chave

  • Até 200 imagens por requisição, segundo a ficha do OpenRouter.
  • Pesos fechados: o orcarouter.ai diz que o 3.2 abandona a abertura do 3.1 Flash.
  • Segundo o note, a API é compatível com os padrões da OpenAI e da Anthropic.
  • A Ant cita o OmniDocBench 1.5 na comparação com o Claude Opus 5 (max).

Texto escrito por IA a partir das reportagens e páginas listadas abaixo e checado contra elas por uma segunda revisão automática. Atualizado em 13/11/2026 às 16:15 (Brasília).

Dossiê do lançamento

O que o laboratório informa, os benchmarks publicados e os primeiros relatos de uso. Cada item leva à página de onde saiu.

O que o laboratório informa

  • Segundo a documentação da Ant Ling, o Ling-3.2-flash é o modelo nativamente multimodal mais recente da série Ling, voltado a tarefas complexas do mundo real. Aparece na série Ling 3.2 com data 2026.11. developer.ant-ling.com ↗
  • Arquitetura MoE com 560B de parâmetros totais e cerca de 25B ativados por passo. Visão e linguagem são fundidas na própria arquitetura, sem módulo de visão externo. developer.ant-ling.com ↗
  • Janela de contexto de até 1M de tokens. Pela documentação, a entrada aceita imagem, texto e vídeo. developer.ant-ling.com ↗
  • Usos recomendados pelo laboratório: análise de imagem e vídeo, agentes multimodais de várias etapas, cenas 3D e relações espaciais, imagens e laudos médicos, e documentos e vídeos longos. developer.ant-ling.com ↗
  • Em relação ao Ling-3.1-flash, foco em texto, código e agentes, a versão 3.2 mantém 560B/25B e 1M de contexto e acrescenta entrada multimodal nativa (resumo da AICoder sobre o anúncio). aicoder.com ↗
  • Segundo a AICoder, o modelo foi lançado em 5/11 e é API-first, sem pesos no Hugging Face. As APIs são compatíveis com OpenAI e Anthropic e aceitam blocos image_url e video_url. aicoder.com ↗

Benchmarks publicados

OmniDocBench1.592.21

Claude Opus 5 (max): 90.56

Divulgado pelo laboratório Ant Ling (inclusionAI), avaliação de lançamento ↗
ZEROBench (Sub)43.71

Claude Opus 5 (max): 39.52

Divulgado pelo laboratório Ant Ling (inclusionAI), avaliação de lançamento ↗
Vision2Web85.86

Claude Opus 5 (max): 80.20

Divulgado pelo laboratório Ant Ling (inclusionAI), avaliação de lançamento ↗
DesignArena Image to Frontend ArenaElo 1238 (cerca de #10)
Medição independente DesignArena ↗

Levantamento feito por um agente de IA com busca na web em 13/11/2026. Cada item traz o link da página consultada; confira a fonte antes de decidir.

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