人工智能大模型基础模型推理模型【免费下载链接】Ling-3.1-flash项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ling-3.1-flash点击查看免费下载Ling-3.1-flash 是 inclusionAI 开源的 560B 总参数 MoE 大模型每 token 激活 25B 参数并支持 1M 上下文窗口凭借强大的 Agent 与编程能力成为打造 AI 编程助手的热门底座。本文面向新手用 3 步带你接入 Ling-3.1-flash 工具调用Function Calling能力让你的模型学会调用 git、读文件、执行命令等外部工具。为什么选 Ling-3.1-flash 做编程助手对于AI 编程助手这类场景模型不能只会聊天更要会主动调用工具。Ling-3.1-flash 在这方面的优势非常突出特性说明对编程助手意味着什么原生混合推理Hybrid Reasoning支持开关思考模式enable_thinking复杂任务先想清楚再动手规划更稳1M 长上下文超长窗口 混合线性注意力架构能装下整个代码库支持上百轮工具调用内置工具调用模板chat_template.jinja 原生支持 tool calling无需自己造轮子开箱即用Agentic 基准成绩强在 Terminal-Bench、FrontierSWE、SWE-bench Pro 等编程/终端基准表现优秀见 README.md 模型关键规格总参数 560B、512 个路由专家、157184 词表等可以在 config.json 中查到。原理速览Ling-3.1-flash 的工具调用格式理解格式后接入工具调用其实没有想象中复杂。Ling-3.1-flash 采用XML 风格的 tool calling 协议核心就三件套tools注入系统消息请求中传入tools参数后聊天模板会自动把函数签名注入 SYSTEM 消息开头告诉模型你有这些函数可用见 chat_template.jinjatool_calls输出模型决定调用工具时会输出形如下面的结构arg_key/arg_value成对描述参数模板渲染逻辑见 chat_template.jinjatool_callsgit status arg_keyrepo_path/arg_key arg_value/home/user/project/arg_value /tool_callstool_response回传结果你的应用执行完函数后把结果放进role: tool的消息回传给模型模板会将其渲染为roleOBSERVATION/role见 chat_template.jinja模型据此继续推理或直接总结。多轮循环往复就构成了一个调用工具 → 观察结果 → 再决策的 Agent 闭环——这正是编程助手的骨架。三步接入 Function Calling第一步启动支持工具调用的推理服务两种方式任选其一完整命令见 README.mdvLLM启动时加上--enable-auto-tool-choice --tool-call-parser ling3 --reasoning-parser ling3即可开启自动工具选择与思考解析见 README.md其余参数如--tensor-parallel-size 8、--enable-expert-parallel按需调整。SGLang官方推荐拉取官方镜像lmsysorg/sglang:dev-ling-3.1-flash它首日就适配了 Ling-3.1-flash 并自带推测解码优化见 README.md。⚠️ 新手最常踩的坑只启动了服务却没有加 tool-call parser 参数导致模型返回的 XML 工具调用无法被解析成结构化tool_calls字段。第二步在请求里传入 tools 参数向/v1/chat/completions发请求时把函数定义放进tools数组即可。以读文件工具为例curl -s http://localhost:30000/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -d {model: Ling-3.1-flash, messages: [{role: user, content: 帮我看一下 config.json 里有多少层 MoE}], tools: [{type: function, function: {name: read_file, description: 读取指定路径的文件内容, parameters: {type: object, properties: {path: {type: string}}, required: [path]}}}], chat_template_kwargs: {enable_thinking: true}, temperature: 1.0, top_p: 0.95, top_k: 20}模型返回中会出现指向read_file的tool_calls参数是解析好的 JSON例如{path: config.json}。第三步回传工具结果拿到最终答案把上一步的tool_calls消息追加到messages再执行真实的函数调用把执行结果封装成role: tool的消息发回-d {messages: [ {role: user, content: 帮我看一下 config.json 里有多少层 MoE}, {role: assistant, tool_calls: [{function: {name: read_file, arguments: {path: config.json}}}]}, {role: tool, name: read_file, content: \num_hidden_layers\: 72, \num_experts\: 512 ...}]}模型看到观察结果后就会给出人类可读的总结。把调用 → 回传写成 while 循环你就拥有了一个最小可用的 AI 编程助手。实战给助手配哪几个工具最实用结合 Ling-3.1-flash 在终端任务上的强项推荐给编程助手配这几个工具覆盖 80% 日常场景read_file/write_file读写代码文件run_command执行 git、编译、测试等终端命令search_code正则搜索快速定位函数与报错list_dir浏览目录结构 小技巧在 system 消息中补充一句优先用工具核实不要凭空猜测文件内容可明显减少模型幻觉。最佳参数与常见问题速查项目推荐值 / 做法说明temperature / top_p / top_k1.0 / 0.95 / 20官方推荐采样参数见 README.mdenable_thinking复杂任务设true通过chat_template_kwargs传入vLLM 参数--tool-call-parser ling3 --reasoning-parser ling3缺了会导致工具调用解析失败思考过程回传保留历史reasoning_content模板默认保留历史思考利于长程多轮任务常见问题模型不调用工具确认请求带了tools参数且函数description写得足够清晰参数缺字段Ling-3.1-flash 会明确指出缺少必要参数补全后再试即可解析报格式错误检查是否启用了ling3解析器而不是通用 JSON parser。结语与延伸阅读跟着上面的 3 步你已经把 Ling-3.1-flash 的工具调用跑通了——它 1M 的长上下文和混合推理能力足以支撑几百轮工具调用的长时程编程任务。想深入了解模型细节可以继续看这几份仓库资料推理部署与验证配置README.md模型结构与词表配置config.json、configuration_bailing_moe_v3.py工具调用/思考模式模板chat_template.jinja权重分片索引model.safetensors.index.json动手试试吧你的 AI 编程助手只差一次vllm serve的距离。赞分享人工智能大模型基础模型推理模型【免费下载链接】Ling-3.1-flash项目地址https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ling-3.1-flash点击查看免费下载相关推荐如何快速打造你的专属AI编程助手OpenCode完整入门指南如何快速打造你的专属AI编程助手OpenCode完整入门指南 OpenCode是一款开源的AI编程助手它能帮助开发者更高效地编写代码、解决问题并提升开发体验人工智能AI Agent代码智能体AI 应用开发工具CLI3个维度深度解析WeKnora从文档孤岛到智能知识体系的实战指南3个维度深度解析WeKnora从文档孤岛到智能知识体系的实战指南 在信息爆炸的时代企业面临的核心挑战不再是数据收集而是如何将海量文档转化为可查询、可推理、人工智能AI 应用RAG知识管理后端前端MCP 服务快速上手 LangAlphaProgrammatic Tool Calling 如何用 Python 调用 MCP 工具的完整指南快速上手 LangAlphaProgrammatic Tool Calling 如何用 Python 调用 MCP 工具的完整指南 LangAlpha 是一款上一篇WeChat Intelligence Hub 安全与隐私指南只读边界、密钥保管和报告不出本机的完整实践下一篇ChatGLM3 Composite Web Demo 实战指南三种交互模式、工具注册与代码解释器的完整解析创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考