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2026年9月9日，蚂蚁开源团队正式推出百灵系列首个原生多模态大模型Ling-3.0-flash-VL。该模型基于MoE架构研发，总参数量达124B，单次推理仅激活5.5B参数，原生支持图像、文本、视频三类输入，上下文窗口达256K Token，其原生联合训练机制打破了“多模态训练削弱文本能力”的行业共识，可大幅提升真实场景任务执行效率。
过去两年，多模态大模型已经成为AI落地的核心方向，但多数厂商的多模态产品均采用“纯文本大底座+视觉识别插件”的拼接式架构，这种方案虽然开发速度快，但存在两大核心问题：一是模态之间的语义对齐程度低，复杂跨模态任务准确率不足；二是视觉模块的接入往往会拉低原有文本底座的语义理解能力，导致通用任务表现下降。
不少企业在落地多模态应用时，不得不牺牲部分模态支持能力来保证核心业务的稳定性，这也成为制约多模态大模型规模化普及的核心障碍。
此次发布的Ling-3.0-flash-VL完全规避了拼接式架构的缺陷，其基于成熟的Ling-3.0-flash MoE架构原生拓展而来，124B总参数量仅激活5.5B即可完成推理，兼顾了大模型的能力天花板和推理效率，同时256K Token的上下文窗口也能支持长文档、长视频的一次性完整输入。
针对行业普遍存在的“多模态训练削弱文本能力”的顾虑，蚂蚁开源团队的训练数据给出了相反的结论：原生多模态联合训练过程中，视觉、文本、视频三类数据的语义互相校准，反而进一步强化了模型的语义理解深度，在通用文本基准测试中，该模型的表现甚至优于同参数级别的纯文本大模型。此外，模型还引入了创新的视觉反馈机制，将传统的一次性生成调整为“观察-对比-纠错”的动态闭环，大幅提升了复杂多模态任务的执行可靠性。
此次蚂蚁开源团队选择将Ling-3.0-flash-VL完全开放，面向全行业提供免费商用授权，后续还将配套推出轻量化微调工具、端侧部署优化方案等配套工具。
对中小开发者和企业而言，不需要从零搭建多模态训练体系，就能基于该模型快速适配电商内容审核、智能交互客服、教育内容生成等不同场景的定制化需求，也为整个多模态大模型的技术迭代提供了新的公共底座参考。
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