Model
.ai
ওপেন AI মডেল ট্র্যাক করছি
Ling 3.0 Flash VL
inclusionAI | 131,072 token context | $0.06/M input, $0.18/M output. Ling 3.0 Flash VL builds on Ling 3.0 Flash (124B total / 5.5B active MoE from InclusionAI), further strengthening its language capabilities while adding native visual perception and advanced visual agent capabilities. Hybrid instant/reasoning model with tool calling.
এই মডেলের গাইড
সব গাইড
Ling 3.0 Flash VL হল InclusionAI-এর ওপেন-ওয়েটস মাল্টিমোডাল মডেল: ১২৪B প্যারামিটার স্পার্স MoE যা প্রতি টোকেনে মাত্র ৫.৫B প্যারামিটার সক্রিয় করে, এবং তার যুক্তি পাইপলাইনে নেটিভ ইমেজ ও ভিডিও বোঝাপড়া অন্তর্ভুক্ত, আলাদা মডিউল নয়। ২৫৬K প্রসঙ্গ উইন্ডো এবং হাইব্রিড ইনস্ট্যান্ট/রিজনিং মোড এটিকে তার ইনফারেন্স খরচের জন্য অসাধারণ সক্ষম করে তোলে। প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন $0.02 খরচে, এটি সেই ডেভেলপারদের জন্য উপযুক্ত যারা ভিশন ও এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো চান ফ্রন্টিয়ার মডেলের বিল ছাড়াই।

পরিচিত

  • নেটিভ ভিজ্যুয়াল রিজনিং: ভিশন শুধু বর্ণনা নয়, পরিকল্পনা ও যাচাইয়ে ফিড করে।
  • স্পার্স MoE দক্ষতা: ১২৪B মোট প্যারামিটার, প্রতি টোকেনে মাত্র ৫.৫B সক্রিয়।
  • ২৫৬K প্রসঙ্গ উইন্ডো দীর্ঘ ডকুমেন্ট, ভিডিও এবং বিস্তৃত এজেন্ট ইতিহাস পরিচালনা করে।
  • VideoRoPE এনকোডিং সময়গত বোঝাপড়া, ইভেন্ট লোকালাইজেশন এবং দীর্ঘ ভিডিও QA সমর্থন করে।
  • ওয়েব ও সফটওয়্যার ইন্টারফেস টাস্কের জন্য টুল কলিং ও ভিজ্যুয়াল এজেন্ট ক্ষমতা।

সতর্ক থাকুন

  • ১২৪B মোট প্যারামিটার হওয়ায় লোকাল ডিপ্লয়মেন্টে শক্তিশালী হার্ডওয়্যার প্রয়োজন যদিও সক্রিয় প্যারামিটার কম।
  • ডিফল্টভাবে চিন্তা মোড চালু থাকে; ল্যাটেন্সি-সংবেদনশীল অ্যাপ্লিকেশনে এটি বিবেচনা করতে হবে।
  • নির্মাতা এই পৃষ্ঠায় বিস্তারিত লাইসেন্স শর্ত প্রকাশ করেননি — বাণিজ্যিক ব্যবহারের আগে Hugging Face রিপোজিটরি পরীক্ষা করুন।

চেষ্টা করার প্রম্পটস

চার্ট বা ডকুমেন্ট বিশ্লেষণ
একটি চার্ট, টেবিল বা স্ক্যান করা ডকুমেন্টের ছবি সংযুক্ত করুন। এটি কী দেখায় বর্ণনা করুন, কোনো প্রবণতা বা অস্বাভাবিকতা চিহ্নিত করুন, এবং তিনটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সংখ্যা একটি কাঠামোবদ্ধ তালিকায় এক-লাইন ব্যাখ্যাসহ বের করুন।
ভিজ্যুয়াল এজেন্ট: UI মানচিত্র তৈরি
একটি ওয়েব পেজ বা ডেস্কটপ অ্যাপ্লিকেশনের স্ক্রিনশট সংযুক্ত করুন। আপনি যে প্রতিটি ইন্টারেক্টিভ উপাদান দেখতে পাচ্ছেন তালিকাভুক্ত করুন, প্রতিটির কাজ বর্ণনা করুন, তারপর একটি ধাপে ধাপে অ্যাকশন সিকোয়েন্স লিখুন যা একটি স্ক্রিপ্ট লগইন সম্পন্ন করে এবং অ্যাকাউন্ট সেটিংসে নেভিগেট করে।
বহু-ধাপ ভিজ্যুয়াল রিজনিং
একটি ছবি সংযুক্ত করুন যাতে একটি গণিত সমস্যা, যুক্তি ধাঁধা বা লেবেলযুক্ত অংশসহ একটি ডায়াগ্রাম আছে। শুধুমাত্র ছবিতে দৃশ্যমান তথ্য ব্যবহার করে ধাপে ধাপে সমস্যা সমাধান করুন, প্রতিটি ধাপে আপনার যুক্তি দেখান, এবং স্পষ্টভাবে চূড়ান্ত উত্তর দিন।

তুলনা করুন

  • Ling 3.0 Flash Sante
    শুধুমাত্র API মডেল
    262,144 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.04/M ইনপুট, $0.12/M আউটপুট
  • Ling 3.1 Flash
    শুধুমাত্র API মডেল
    262,144 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.07/M ইনপুট, $0.22/M আউটপুট
  • Ling 3.0 Flash
    ওপেন-ওয়েটস মডেল
    262,144 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.02/M ইনপুট, $0.06/M আউটপুট
  • Ling 3.0 Flash Fin
    শুধুমাত্র API মডেল
    262,144 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.04/M ইনপুট, $0.12/M আউটপুট
inclusionai থেকে আরও টেক্সট মডেল

মানুষ যে প্রশ্ন করে

Ling 3.0 Flash VL কি লোকালি চালানো যায়?
হ্যাঁ, ওয়েটস ওপেন এবং Hugging Face-এ উপলব্ধ। মোট প্যারামিটার ১২৪B হওয়ায় লোকাল ডিপ্লয়মেন্টে শক্তিশালী হার্ডওয়্যার প্রয়োজন, যদিও প্রতি টোকেনে মাত্র ৫.৫B সক্রিয় — VRAM গাইড দেখে নিন।
এর খরচ কত এবং প্রসঙ্গ উইন্ডো কত বড়?
API-র মাধ্যমে প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন $0.02 এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেন $0.06, প্রসঙ্গ উইন্ডো ২৫৬K টোকেন।
VL সংস্করণ Ling 3.0 Flash থেকে কীভাবে আলাদা?
Ling 3.0 Flash শুধুমাত্র টেক্সট মডেল; VL সংস্করণ ViT ভিজ্যুয়াল এনকোডার এবং VideoRoPE সময়গত এনকোডিং যুক্ত করে, যা ইমেজ ও ভিডিও বোঝাপড়াকে একই যুক্তি ও এজেন্টিক পাইপলাইনে অন্তর্ভুক্ত করে, আলাদা মডিউল হিসেবে নয়।
ক্যাপ্টেনের সিদ্ধান্ত
ভিশন-প্লাস-এজেন্ট কাজের জন্য সত্যিই সাশ্রয়ী প্রবেশদ্বার, এবং ওপেন ওয়েটস থাকার কারণে আপনি এক API-তে আটকে থাকবেন না।
Hugging Face এ মডেল কার্ড
ক্যাপ্টেন এই নোটস মডেলের নিজস্ব বর্ণনা এবং মডেল কার্ড থেকে লিখেছেন। দাম এবং প্রসঙ্গের আকার লেখার সময় প্রদানকারীর এবং পরিবর্তিত হতে পারে।
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
ModelTrends.ai-তে Ling 3.0 Flash VL: #210 Hottest AI model
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #57 Hottest Text / LLM model · #57 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Ling 3.0 Flash VL জনপ্রিয়তার প্রবণতা
10 Sep 2026 থেকে হিট স্কোর
হিট স্কোর
8,450°
এই সপ্তাহ
▲
19.5%
8,426° তখন, 8,450° এখন
এই মাস
▲
249%
8,284° তখন, 8,450° এখন
গত বছর
n/a
এখনো প্রকাশ বা ট্র্যাক করা হয়নি
Ling 3.0 Flash VL: 10 Sep 2026 থেকে হিট স্কোর7,000°7,406°7,812°8,218°8,624°11 Sep19 Sep27 Sep5 Oct14 Oct22 Oct8,450°ModelTrends.ai
7,000°
ফ্লোর
স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত চলে। 7,000° এর নিচের সবকিছু সেই মডেলগুলোর জন্য রাখা হয়েছে যেগুলো সম্পর্কে কোনো উৎস এখনো তথ্য দেয়নি, যারা সেখানে একটি স্ট্যান্ড-ইন নম্বর বহন করে যাতে তালিকাগুলো সম্পূর্ণ থাকে। 7,000° হল যেখানে পরিমাপকৃত তথ্য শুরু হয়: বাস্তব তথ্য সহ কিন্তু প্রায় কোনো ডাউনলোড নেই এমন মডেল ফ্লোরে থাকে, এবং পরিমাপগুলো তার উপরে ডিগ্রি পূরণ করে। ফ্লোর মডেল সম্পর্কে কিছু বলে না; শুধুমাত্র তার উপরের ডিগ্রিগুলো বলে, আর সেগুলোই এক মডেলকে অন্য থেকে আলাদা করে।
+1,450°
OpenRouter টোকেন
এই মডেলটি শেষ ৩০ দিনে OpenRouter এর মাধ্যমে 682,291,361,460 টোকেন প্রক্রিয়াজাত করেছে, প্রম্পট এবং উত্তর মিলিয়ে। প্রতি 10,000,000 টোকেনকে ডাউনলোড হিসেবে গণ্য করা হয়, মোট 68,229; শেষ দিনের টোকেন গ্রহণের হারে যোগ হয়। উৎস: OpenRouter (openrouter.ai/rankings)।
বিস্তারিত বিশ্লেষণ দেখাও
এই সাইটের প্রতিটি নম্বর যাচাই করা যায়। এই মডেলের হিট স্কোর 8,450°, এবং এখানে এটি এক এক উপাদান যোগ করে তৈরি হয়েছে, প্রতিটি যোগের পর মোট স্কোর দেখানো হয়েছে: ফ্লোর, প্রতিটি উৎস কত ডিগ্রি যোগ করে, মডেলের ধরনের জন্য বোনাস এবং ওজনের বয়স যা কমিয়ে দেয়। রঙগুলো উপরের চার্টের ব্যান্ড। শেষে গ্লসারি প্রতিটি শব্দের অর্থ ব্যাখ্যা করে।
  1. 1
    ফ্লোর থেকে শুরু করো।
    কেন 7,000° এবং শূন্য নয়: স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত চলে, এবং 7,000° এর নিচের অংশ সেই মডেলগুলোর জন্য সংরক্ষিত যেগুলো সম্পর্কে কোনো উৎস এখনো তথ্য দেয়নি, যারা সেখানে একটি স্ট্যান্ড-ইন নম্বর বহন করে যাতে তালিকাগুলো সম্পূর্ণ থাকে এবং তথ্যসহ মডেলের থেকে কখনো উপরে না উঠে। 7,000° হল যেখানে পরিমাপকৃত তথ্য শুরু হয়। বাস্তব তথ্য সহ কিন্তু প্রায় কোনো ডাউনলোড নেই এমন মডেল এখানে থাকে; পরবর্তী সবকিছু পরিমাপ, এবং ফ্লোরের উপরে দশটি দশগুণ ধাপ ডাউনলোডে থাকে, প্রতিটি 300°। ফ্লোর সব মডেলের জন্য একই, তাই এটি কিছু নির্ধারণ করে না; তার উপরের ডিগ্রিগুলো নির্ধারণ করে।
    7,000°
    চলমান মোট
  2. 2
    ডাউনলোড যোগ করুন।
    মোট 68,229 ডাউনলোড-সমতুল্য, OpenRouter টোকেন থেকে। ডাউনলোড দশ গুণ বাড়ালে একই 300° যোগ হয়, তাই সাইজ গুরুত্বপূর্ণ কিন্তু কখনো স্কোর ছাড়িয়ে যায় না।
    +1,450°
    8,450°
    চলমান মোট
  3. =
    হিট স্কোর।
    এই মডেল সাইটের প্রতিটি তালিকায় কোথায় আছে। আর কিছুই এটা পরিবর্তন করে না।
    8,450°
শব্দকোষ: এখানে ব্যবহৃত শব্দগুলো
হিট স্কোর
একটি সংখ্যা যা দেখায় মডেলটি এখন কতটা ব্যবহৃত এবং চাওয়া হচ্ছে, 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত। এই সাইটের প্রতিটি তালিকা যা hottest বলে সেটি এই স্কোর অনুযায়ী সাজানো হয়, আর কিছু নয়।
ফ্লোর
প্রতিটি মডেল যার কাছে আসল ডেটা আছে তার জন্য 7,000° থেকে শুরু। স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত; ফ্লোরের নিচের অংশ স্ট্যান্ড-ইন (ডেটা ছাড়া মডেল) এর জন্য রাখা হয়েছে, যাতে ডেটা থাকা মডেল সবসময় ডেটা ছাড়া মডেলের উপরে থাকে। ফ্লোর সবার জন্য একই এবং কিছু নির্ধারণ করে না; এর উপরের ডিগ্রি গুলোই মাপ।
ডাউনলোড-সমতুল্য
যা কিছু স্কোর ডাউনলোড হিসেবে গণনা করে, সব যোগ করা হয়েছে: ডাউনলোড নিজেই, প্রতিটি টরেন্ট সিডার 1,000 হিসেবে, প্রতিটি AI Horde ছবি এবং প্রতিটি জেনারেশন সাইটে রান এক হিসেবে।
লগ স্কেল
দশের ভিত্তিতে গণনা, একের ভিত্তিতে নয়: 1,000 থেকে 10,000 ডাউনলোডে যাওয়া একই ডিগ্রি যোগ করে যেমন 10,000 থেকে 100,000 এ যাওয়া। এটা বড় মডেলগুলোকে সবকিছু ছাপিয়ে যাওয়া থেকে রোধ করে।
লাইক
প্রতিটি উৎস থেকে থাম্বস আপ এবং লাইক, লগ স্কেলে প্রতিটি ডাউনলোডের অর্ধেক মূল্যমান।
গ্রহণের হার
একটি মডেল এখন প্রতিদিন কত ডাউনলোড পাচ্ছে, একটি উৎসের দুই রিডিংয়ের পার্থক্য থেকে। ডাউনলোড টার্মের এক চতুর্থাংশ ওজন।
পরিমাপ করা এবং অনুমান করা
পরিমাপ করা মানে একটি উৎসের দুটি রিডিং আছে এবং তার মধ্যে পার্থক্য সত্য। অনুমান করা মানে শুধু আজকের মোট জানা আছে এবং অতীত মডেলের জীবনের উপর ছড়িয়ে দেওয়া হয়েছে; সাইট বলে কোনটি দেখাচ্ছে।
সিডার
যে কেউ ওজনের একটি কপি অনলাইনে রাখে অন্যদের টরেন্টের মাধ্যমে ডাউনলোড করার জন্য, অথবা একটি হোস্ট করা মিরর যা একই কাজ করে। প্রতিটি 1,000 ডাউনলোড হিসাবে গণনা হয়।
AI হোর্ড
একটি স্বেচ্ছাসেবক নেটওয়ার্ক যা দানকৃত কম্পিউটারে বিনামূল্যে ছবি তৈরি করে। একটি মডেলের সাথে এটি যত ছবি তৈরি করেছে তা প্রকাশ্য, এবং প্রতিটি একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
জেনারেশন সাইটসমূহ
সাইটগুলো যারা তাদের নিজস্ব মডেলের কপি হোস্ট করে এবং মানুষকে সেটি দিয়ে ছবি তৈরি করতে দেয়, যেমন PixAI, SeaArt এবং Yodayo। তাদের ডাউনলোড Civitai এর মতো গণনা হয় এবং প্রতিটি জেনারেশন রান একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
OpenRouter টোকেন
Claude বা GPT এর মতো API এর মাধ্যমে পরিবেশিত একটি টেক্সট মডেলের ওজন ডাউনলোড করার কিছু থাকে না, তাই এর ব্যবহার টোকেনে পরিমাপ করা হয়: OpenRouter এর মাধ্যমে এটি পড়া এবং লেখা টেক্সটের অংশ, যা অনেক অ্যাপ ব্যবহার করে, গত ৩০ দিনে। প্রতি 10,000,000 টোকেনকে একটি ডাউনলোড হিসেবে গণ্য করা হয়। উৎস: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
পূর্ণ মডেল (চেকপয়েন্ট)
ওজনগুলো নিজেই, সেই ফাইল যা নিজে থেকে জেনারেট করে। এটি একটি বোনাস পায় কারণ অ্যাড-অনগুলো এর উপর নির্ভর করে।
LoRA এবং এমবেডিং
ছোট অ্যাড-অন ফাইল যা অন্য কারো ওজনকে একটি স্টাইল, চরিত্র বা ধারণার দিকে পরিচালিত করে। এগুলো একা চালানো যায় না।
পরিবার এবং ওজন
যে বেসের উপর একটি মডেল তৈরি হয়, যেমন SD 1.5, SDXL, Flux বা Wan। প্রতিটি মডেল তার পরিবারের ওজনের রিলিজ তারিখ উত্তরাধিকার সূত্রে পায়।
বয়স
পরিবারের ওজন কতদিন আগে বের হয়েছে তার জন্য ডিগ্রি কমানো হয়: বছরে ১৫০°, সর্বোচ্চ ৭৫০° পর্যন্ত। এটি পুরানো ডাউনলোডগুলো ধরে রাখে যেগুলো বছরের পর বছর জমা হয়েছে তালিকার শীর্ষ থেকে ফ্রিজ করে।
পরিবার বুস্ট
একটি ছোট, সীমাবদ্ধ ধাক্কা LoRA গুলোর জন্য যেগুলো এই সাইট এখন এগিয়ে দিচ্ছে, সবসময় ব্রেকডাউনে তালিকাভুক্ত থাকে।
স্ট্যান্ড-ইন স্কোর
একটি স্থিতিশীল সংখ্যা যা একটি মডেলের জন্য দেওয়া হয় যার কোন উৎস এখনও রিপোর্ট করেনি, যাতে তালিকা সম্পূর্ণ থাকে। এটি কখনোই ডেটা সহ মডেলের উপরে স্থান পায় না।
নতুন! (গ্রেস পিরিয়ড)
7 দিনের কম বয়সী একটি মডেল স্কোরের পরিবর্তে নতুন! দেখায় এবং র‌্যাঙ্কিংয়ে স্থান পায় না। এর স্কোর প্রথম দিন থেকে গণনা হয়, কিন্তু একদিন বয়সী মডেল দ্রুত বৃদ্ধি পায়, তাই অপেক্ষা না করলে সপ্তাহের #1 সবসময় গতকালের নতুন মডেল হতো, সপ্তাহ ধরে টিকে থাকা মডেলের পরিবর্তে।
ট্রেন্ড
একটি মডেলের বৃদ্ধি একটি নির্দিষ্ট সময়ে কেমন হয়েছে তা একই সময়ের মধ্যে সাধারণ মডেলের বৃদ্ধির সাথে তুলনা করে। সাধারণের চেয়ে দ্রুত হলে তা বৃদ্ধি, ধীর হলে পতন হিসেবে পড়ে।
সাধারণ মডেল
ক্যাটালগের মাঝামাঝি: অর্ধেক মডেল একটি সংখ্যার সাথে সময়কালে দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে, অর্ধেক ধীর।
এই মডেলের জনপ্রিয়তা ক্যাটালগের বাকি অংশের তুলনায় কেমন পরিবর্তিত হয়েছে: প্রতিটি সময়কালে ডাউনলোড, লাইক এবং ব্যবহারের বৃদ্ধি, একই সময়কালের জন্য সাধারণ মডেলের বৃদ্ধির সাথে তুলনা করে, এবং সেই সময়ের হিট স্কোর। সাধারণ বৃদ্ধির উপরে থাকলে তা বৃদ্ধি, নিচে থাকলে পতন বোঝায়। অতীত আজকের মোট থেকে পুনর্গঠিত, মডেলের প্রথম দিন এবং যেখানে দুইটি রিডিং আছে সেখানে ডাউনলোডের গতি মাপা হয়েছে; একটি মডেল যা সময়কালের শুরুতে ছিল না তা n/a দেখায়।