权重还没放，三维差距写明

蚂蚁百灵公众号的发文时间是北京时间 2026 年 11 月 6 日 19:04，对应 2026-11-06T11:04:00+00:00。帖子称，已经在灵光 2.0 中落地的原生多模态模型，当天以 Ling-3.2-flash 的名字公开。帖子给出的规模是总参数 560B、单步激活 25B，并写它具备 1M 原生长上下文。

帖子把重点放在结果检查。它称，模型可以把中间渲染画面或交互界面当作新的输入，对照几何结构、光影和版面布局中的差异，再调整代码或操作步骤。它还称，遇到执行报错、语法异常或工具调用失败时，模型会结合错误上下文和堆栈日志，尝试重试或改换执行分支。这是公司对能力的描述。这篇稿不把这些句子改写成可照做的步骤。

正文里写出的具体分数只有一处：DesignArena 的 Image-to-Frontend 前端代码生成评测，1238 分。帖子称这个分数为把视觉设计稿转化为前端实现提供参照，没有写名次。帖子还列出它观察过的基准类别，包括视觉推理、文档解析、医疗多模态和 Agent 交互，但没有在正文里给出这些类别的分数。医疗在这里只是类别名称。帖子没有写治疗或实验步骤，这篇稿也不写。

效率数字也是帖子自己的测量。架构被写成 7 比 1 的混合注意力，由 7 层 KDA 与 1 层 Gated MLA 组成。帖子写，在它称为 DSpark 的投机推理加速下，BlockSize 为 5 时，多模态与文本任务的平均接受长度均超过 3.5。测量条件写的是 Hopper 架构 GPU、大约 30K 长上下文，单用户解码速度均值 280 tokens/s，平均单个输出 token 耗时约为 3.54 毫秒。帖子把这些速度记在真实生产数据上。

帖子自己写下了差距：在长程跨应用任务的状态维持、三维空间大尺度动态推理，以及 3D 资产的设计审美与细节保真度上，与它称为领先的闭源旗舰模型仍有客观差距。体验入口写了 Ling studio，以及蚂蚁集团数字科技大模型服务平台上的一个模型服务页。权重的说法是近期开放。帖子没有给开放日期，也没有给仓库地址。