Ling-3.2-flash – 蚂蚁百灵原生多模态大模型

Ling-3.2-flash 是蚂蚁百灵推出的新一代原生多模态大模型，属于 Ling 系列的最新迭代版本，于 2026 年 11 月正式发布。模型采用混合专家架构，总参数量达 5600 亿，单步推理仅激活 250 亿参数，配备 100 万 token 的上下文窗口，原生支持文本、图像与视频三类输入。模型围绕真实场景的复杂任务打磨，重点强化视觉理解、长程智能体、3D 交互与医疗多模态四大方向，在保留大模型能力上限的同时控制推理成本，适配多行业的多模态处理与自动化执行需求。

Ling-3.2-flash特点

原生多模态架构设计。模型从架构层面融合视觉与语言能力，不同于传统拼接外挂视觉模块的方案，所有模态信息共享同一套特征空间，跨模态理解的连贯性与准确性更高。 混

合专家参数配置。5600 亿总参数保障模型的能力上限，单步 250 亿的激活参数控制单次推理的算力消耗，在大模型容量与运行效率之间取得平衡。

百万级长上下文窗口。100 万 token 的上下文容量可以完整容纳长篇文档、长时视频、完整项目代码等大规模内容，基于全量信息完成连贯推理，无需分段拆分处理。

专项能力定向强化。针对四类高价值场景做深度优化，覆盖视觉内容解析、多步任务执行、三维空间理解、专业医疗场景，能力落点更贴合真实业务需求。

Ling-3.2-flash优势

对比拼接式多模态方案，原生架构避免了模态转换的信息损耗，图像、视频与文本的关联理解更自然，处理图文混合、视频解说类任务的表现更稳定。

对比同量级大模型，混合专家设计大幅降低了实际推理的算力开销，在保持高阶能力的同时实现更快的响应速度，单位成本的处理效率更具竞争力。

多模态输入统一处理，用户不需要在不同模型之间切换，同一个入口就能完成图文分析、视频理解、文本生成等多类任务，使用流程更简洁。

长上下文能力覆盖大规模内容处理场景，长文档解读、长视频分析、完整项目梳理等任务都可以一次性完成，减少拆分处理带来的信息断层。

Ling-3.2-flash项目地址

• 项目官网：https://developer.ant-ling.com/zh-CN/docs/models/ling/#ling-32-flash

Ling-3.2-flash功能

多模态内容理解。支持文本、图片、视频混合输入，能够解析文档内容、识别画面信息、理解视频中的事件与逻辑，结合指令完成分析、总结、解答等任务。

复杂视觉推理。可以处理图表、界面、设计稿、实景画面等各类视觉内容，完成信息提取、逻辑推导、问题排查等深度视觉任务。

多模态长程智能体执行。能够基于视觉与文本信息自主规划多步骤任务，在连续执行过程中保持目标一致，完成从感知到决策再到执行的完整工作流。

3D 场景理解与交互。可以解析三维场景的空间结构、物体关系，支持空间推理、场景交互类任务，适配三维设计、虚拟场景等相关需求。

医疗多模态处理。支持医学影像解读、医疗报告整理、医学知识推理等专业医疗场景任务，辅助医疗相关的内容处理与信息梳理。

Ling-3.2-flash应用场景

企业文档与内容处理。处理图文混合的行业报告、产品手册、长视频会议记录等内容，自动提取核心信息、整理结构化内容，提升信息处理效率。

智能体自动化办公。基于多模态感知能力完成跨软件的自动化工作流，识别界面内容、执行操作步骤、处理多步骤办公任务，减少人工重复操作。

设计与前端开发。将设计稿、原型图直接转换为前端代码，解析设计规范、提取页面元素，辅助快速完成页面搭建与样式还原。

医疗辅助服务。辅助医疗机构处理医学影像初筛、病历整理、报告撰写等工作，减轻医护人员的文书负担，提升诊疗流程的运转效率。

内容创作生产。解析参考图片、视频素材，辅助完成文案撰写、创意策划、内容拆解等工作，为内容创作者提供多维度的素材支持与灵感参考。