Kan ik Ling 3.0 Flash Fin lokaal draaien?

Nee. InclusionAI heeft geen open gewichten voor dit model uitgebracht, dus het is alleen via API beschikbaar en kan niet zelf gehost worden.

Wat kost het en hoe lang is het contextvenster?

De prijs is $0,04 per miljoen inputtokens en $0,12 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 262.144 tokens.

Hoe verschilt Ling 3.0 Flash Fin van de basis Ling 3.0 Flash?

Het is gebouwd op Ling 3.0 Flash maar specifiek fijngetuned voor financiële en investeringsworkflows; het basismodel is een algemene assistent.

Ling 3.0 Flash Fin

3036°

#llm #inclusionai #redeneren #onderzoek #lange context #data-extractie

Voer dit model uit

Aanbiedingen / Advertenties

OpenRouter Terminal / API

Betaal per token

Chat met dit model in de browser of roep het aan vanuit je code met één API-sleutel.

inclusionAI | 262.144 token context | $0,04/M input, $0,12/M output. Ling 3.0 Flash Fin is een op financiën gericht mixture-of-experts model van InclusionAI, gebouwd op Ling 3.0 Flash met 5,1 miljard actieve parameters van in totaal 124 miljard. Het is ontworpen voor realistische investeringsworkflows die complexe multi-stap taken en langetermijnplanning en uitvoering vereisen, terwijl het algemene capaciteiten behoudt in redenering, coderen en wiskunde.

Gidsen voor dit model

De 10 goedkoopste ChatGPT-alternatieven in 2026: gratis lokale modellen, gratis tiers en vaste prijsplannen

Open weights vs open source vs alleen API: wat je eigenlijk mag doen

Alle gidsen

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

Ling 3.0 Flash Fin is een op financiën gespecialiseerd mixture-of-experts-model van InclusionAI, met 5,1 miljard actieve parameters uit een totaal van 124 miljard. Het is gebouwd voor multi-stap investeringsworkflows en langetermijnplanningsopdrachten, terwijl het solide algemene redeneercapaciteit, coderen en wiskunde behoudt. Met $0,04 per miljoen inputtokens is het geprijsd voor grootschalige financiële pipelines in plaats van casual gebruik.

Bekend om

Focus op financiële domeinen: investeringsworkflows, multi-stap planning en uitvoering
MoE-architectuur activeert slechts 5,1 miljard van 124 miljard parameters per voorwaartse stap
Contextvenster van 262.144 tokens verwerkt lange financiële documenten
Behoudt algemene redeneercapaciteit, coderen en wiskunde naast financiële specialisatie

Let op

Gesloten gewichten: je kunt dit niet lokaal draaien of het model inspecteren
Financiële specialisatie kan prestaties op niet-gerelateerde algemene taken verminderen
Geen modelkaart gepubliceerd; interne evaluatiedetails zijn niet beschikbaar

Het beste voor

Prompts om te proberen

Analyseer een kwartaalcijferspublicatie

Je beoordeelt een kwartaalcijferspublicatie. De omzet kwam uit op $4,2 miljard versus een consensus van $3,9 miljard. De operationele marge kromp met 180 basispunten jaar-op-jaar tot 14,2%. Het management gaf een omzetverwachting voor het volgende kwartaal van $3,8–$4,0 miljard. Identificeer de drie belangrijkste signalen voor een aandelenbelegger en leg uit wat elk betekent voor het aandeel.

Multi-stap investeringsmemo

Een mid-cap industrieel bedrijf heeft aangekondigd een kleinere concurrent te kopen voor 12x EV/EBITDA, gefinancierd voor 60% met schulden. Loop de belangrijkste stappen door die een analist moet nemen om te beoordelen of deze deal waarde toevoegt, inclusief synergie-veronderstellingen, hefboomeffect, integratierisico en impact op het kredietprofiel van de overnemer.

Haal sleutelvoorwaarden uit een convenant

Hieronder staat een schuldconvenantclausule uit een kredietovereenkomst. Haal eruit: de vereiste financiële onderhoudsratio, de testfrequentie, het eventuele herstelrecht en de consequentie bij schending. Presenteer je bevindingen als een gestructureerde tabel. [Plak hier de convenanttekst]

Vergelijk met

Ling 3.1 Flash
Alleen API-model
262,144 token context · $0.07/M invoer, $0.22/M uitvoer
Ling 3.0 Flash VL
Model met open gewichten
131,072 token context · $0.06/M invoer, $0.18/M uitvoer
Ling 3.0 Flash
Model met open gewichten
262,144 token context · $0.02/M invoer, $0.06/M uitvoer
Ling 3.0 Flash Sante
Alleen API-model
262,144 token context · $0.04/M invoer, $0.12/M uitvoer

Meer tekstmodellen van inclusionai

Veelgestelde vragen

Kan ik Ling 3.0 Flash Fin lokaal draaien?: Nee. InclusionAI heeft geen open gewichten voor dit model uitgebracht, dus het is alleen via API beschikbaar en kan niet zelf gehost worden.
Wat kost het en hoe lang is het contextvenster?: De prijs is $0,04 per miljoen inputtokens en $0,12 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 262.144 tokens.
Hoe verschilt Ling 3.0 Flash Fin van de basis Ling 3.0 Flash?: Het is gebouwd op Ling 3.0 Flash maar specifiek fijngetuned voor financiële en investeringsworkflows; het basismodel is een algemene assistent.

Oordeel van de kapitein
Een goedkope, lang-context MoE gebouwd voor financiële workflows — nuttig als je veel met investeringsdocumenten werkt, irrelevant als je dat niet doet.

De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Hoe deze score wordt opgebouwd

Dit model heeft nog geen populariteitsgegevens van welke bron dan ook, dus het krijgt een tijdelijke waarde onder 7,000° om de lijsten compleet te houden. Het staat nooit hoger dan een model met data. De uitsplitsing verschijnt hier zodra een bron het rapporteert.

Woordenlijst: de gebruikte termen

Heat-score: Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer: De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten: Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal: Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes: Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid: Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat: Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder: Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde: Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites: Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens: Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint): De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding: Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten: De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd: Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost: Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score: Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode): Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend: Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model: Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.

Vergelijkbare modellen

Mixtral 8x7B Instruct v0.1

TEXT / LLM

AI-modellen voor het genereren van afbeeldingen, video en tekst

Ling 3.0 Flash Fin is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen en bekijk de populariteitsscore om de trend te zien.

Meer Text / LLM-modellen Meer Text / LLM Tekst / LLM llm inclusionai redeneren onderzoek lange context data-extractie

Bladeren op modelfamilie