Ling 3.0 Flash VL
8450°
इस मॉडल को चलाएं
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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.
इस मॉडल के लिए गाइड
उपयोग के अनुसार सर्वश्रेष्ठ स्थानीय LLM (अक्टूबर 2026): हर काम के लिए सही खुला मॉडल
स्थानीय AI के लिए मुझे वास्तव में कितनी VRAM चाहिए?
ओपन वेट्स, ओपन सोर्स और केवल API: आप वास्तव में क्या कर सकते हैं
GGUF फ़ाइल क्या है? क्वांटाइज़्ड मॉडल समझाया (Q4, Q8, fp8, NF4)
कैप्टन के नोट्स
2026-10-13 के नोट्स
Ling 3.0 Flash VL InclusionAI का ओपन-वेट्स मल्टीमॉडल मॉडल है: 124B पैरामीटर का sparse MoE जो प्रति टोकन केवल 5.5B पैरामीटर सक्रिय करता है, जिसमें मूल रूप से छवि और वीडियो समझ को इसके तर्क पाइपलाइन में जोड़ा गया है, न कि अलग से। 256K संदर्भ विंडो और हाइब्रिड इंस्टेंट/तर्क मोड इसे इसके अनुमान लागत के लिए असाधारण रूप से सक्षम बनाते हैं। $0.02 प्रति मिलियन इनपुट टोकन पर, यह उन डेवलपर्स के लिए उपयुक्त है जिन्हें विज़न और एजेंटिक वर्कफ़्लोज़ चाहिए बिना फ्रंटियर-मॉडल बिल के।
के लिए जाना जाता है
- मूल दृश्य तर्क: विज़न केवल विवरण नहीं, बल्कि योजना और सत्यापन में फीड करता है।
- Sparse MoE दक्षता: 124B कुल पैरामीटर, प्रति टोकन केवल 5.5B सक्रिय।
- 256K संदर्भ विंडो लंबे दस्तावेज़, वीडियो और विस्तारित एजेंट इतिहास संभालती है।
- VideoRoPE एन्कोडिंग समयबद्ध समझ, घटना स्थानिकरण और लंबे वीडियो QA का समर्थन करती है।
- वेब और सॉफ़्टवेयर इंटरफ़ेस कार्यों के लिए टूल कॉलिंग और दृश्य एजेंट क्षमताएं।
सावधान रहें
- 124B कुल पैरामीटर का मतलब है कि स्थानीय डिप्लॉयमेंट के लिए गंभीर हार्डवेयर की जरूरत होती है, भले ही सक्रिय पैरामीटर कम हों।
- थिंकिंग मोड डिफ़ॉल्ट रूप से चालू है; लेटेंसी-संवेदनशील एप्लिकेशन में इसे ध्यान में रखना होगा।
- निर्माता ने इस पेज पर विस्तृत लाइसेंस शर्तें प्रकाशित नहीं की हैं — व्यावसायिक उपयोग से पहले Hugging Face रिपॉजिटरी जांचें।
के लिए सबसे अच्छा
प्रयास करने के लिए प्रॉम्प्ट
चार्ट या दस्तावेज़ का विश्लेषण करें
एक चार्ट, तालिका या स्कैन किए गए दस्तावेज़ की छवि संलग्न करें। बताएं कि यह क्या दिखाता है, किसी भी रुझान या विसंगतियों की पहचान करें, और तीन सबसे महत्वपूर्ण आंकड़ों को एक संरचित सूची के रूप में एक-लाइन स्पष्टीकरण के साथ निकालें।
दृश्य एजेंट: UI का मानचित्रण
एक वेब पेज या डेस्कटॉप एप्लिकेशन का स्क्रीनशॉट संलग्न करें। हर इंटरैक्टिव तत्व की सूची बनाएं जो आप देख सकते हैं, बताएं कि प्रत्येक क्या करता है, फिर एक चरण-दर-चरण क्रिया अनुक्रम लिखें जिसे एक स्क्रिप्ट लॉगिन पूरा करने और खाता सेटिंग्स पर नेविगेट करने के लिए फॉलो कर सकती है।
बहु-चरण दृश्य तर्क
एक छवि संलग्न करें जिसमें गणित की समस्या, तर्क पहेली या लेबल वाले भागों वाला आरेख हो। केवल छवि में दिखाई देने वाली जानकारी का उपयोग करते हुए समस्या को चरण-दर-चरण हल करें, हर चरण पर अपना तर्क दिखाएं, और अपना अंतिम उत्तर स्पष्ट रूप से बताएं।
की तुलना करें
- Ling 3.0 Flash Santeकेवल API मॉडल262,144 टोकन संदर्भ · $0.04/M इनपुट, $0.12/M आउटपुट
- Ling 3.1 Flashकेवल API मॉडल262,144 टोकन संदर्भ · $0.07/M इनपुट, $0.22/M आउटपुट
- Ling 3.0 Flashओपन-वेट्स मॉडल262,144 टोकन संदर्भ · $0.02/M इनपुट, $0.06/M आउटपुट
- Ling 3.0 Flash Finकेवल API मॉडल262,144 टोकन संदर्भ · $0.04/M इनपुट, $0.12/M आउटपुट
inclusionai से और टेक्स्ट मॉडल
लोग जो सवाल पूछते हैं
- क्या Ling 3.0 Flash VL स्थानीय रूप से चल सकता है?
- हाँ, वेट्स खुले हैं और Hugging Face पर उपलब्ध हैं। ध्यान रखें कि कुल पैरामीटर संख्या 124B है, इसलिए स्थानीय डिप्लॉयमेंट के लिए पर्याप्त हार्डवेयर चाहिए, भले ही प्रति टोकन केवल 5.5B पैरामीटर सक्रिय हों — प्रतिबद्ध होने से पहले VRAM गाइड देखें।
- इसकी कीमत क्या है और संदर्भ विंडो कितनी लंबी है?
- API के माध्यम से इसकी कीमत $0.02 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.06 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है, संदर्भ विंडो 256K टोकन की है।
- VL संस्करण Ling 3.0 Flash से कैसे अलग है?
- Ling 3.0 Flash केवल टेक्स्ट मॉडल है; VL संस्करण में ViT विज़ुअल एन्कोडर और VideoRoPE समयबद्ध एन्कोडिंग जोड़ी गई है, जो छवि और वीडियो समझ को उसी तर्क और एजेंटिक पाइपलाइन में एकीकृत करता है, न कि विज़न को अलग मॉड्यूल के रूप में।
कैप्टन का निर्णयविजन-प्लस-एजेंट कार्यों के लिए एक वास्तव में सस्ता प्रवेश बिंदु, और ओपन वेट्स का मतलब है कि आप एक API तक सीमित नहीं हैं।
Hugging Face पर मॉडल कार्ड
कैप्टन ये नोट्स मॉडल के अपने विवरण और मॉडल कार्ड से लिखता है। कीमतें और संदर्भ आकार लेखन के समय प्रदाता के हैं और बदल सकते हैं।
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #57 Hottest Text / LLM model · #57 Hottest Text / LLM text model
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Ling 3.0 Flash VL लोकप्रियता रुझान
10 Sep 2026 से हीट स्कोर
हीट स्कोर
8,450°
इस सप्ताह
▲
19.5%
8,426° तब, 8,450° अब
इस महीने
▲
249%
8,284° तब, 8,450° अब
पिछला साल
n/a
अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ
7,000°
फर्श
स्केल 0° से 9,999° तक चलता है। 7,000° से नीचे सब उन मॉडलों के लिए रखा गया है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है: एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह फर्श पर बैठता है, और माप ऊपर के डिग्री भरते हैं। फर्श मॉडल के बारे में कुछ नहीं कहता; केवल ऊपर के डिग्री कहते हैं, और वही एक मॉडल को दूसरे से अलग करते हैं।
+1,450°
OpenRouter टोकन
पिछले 30 दिनों में इस मॉडल ने OpenRouter के माध्यम से 682,291,361,460 टोकन संसाधित किए, प्रॉम्प्ट और उत्तर दोनों मिलाकर। हर 10,000,000 टोकन डाउनलोड अवधि में एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं, कुल 68,229; अंतिम दिन के टोकन अपनाने की दर में शामिल होते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings)।
विस्तृत विवरण दिखाओ
इस साइट पर हर नंबर की जांच की जा सकती है। इस मॉडल का हीट स्कोर 8,450° है, और इसे एक-एक घटक के हिसाब से बनाया गया है, हर एक के बाद कुल योग के साथ: फर्श, हर स्रोत द्वारा जोड़े गए डिग्री, मॉडल के प्रकार के लिए बोनस और इसके वज़न की उम्र जो घटाती है। रंग ऊपर के चार्ट के बैंड हैं। अंत में शब्दावली हर शब्द को परिभाषित करती है।
- 1फर्श से शुरू करें।क्यों 7,000° और शून्य नहीं: स्केल 0° से 9,999° तक चलता है, और 7,000° से नीचे का हिस्सा उन मॉडलों के लिए आरक्षित है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें और कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर न रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है। एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह यहाँ बैठता है; इसके बाद सब माप है, और फर्श के ऊपर जगह में दस दस गुना कदम होते हैं, हर एक 300° के। फर्श हर मॉडल के लिए एक जैसा है, इसलिए यह कुछ तय नहीं करता; ऊपर के डिग्री तय करते हैं।7,000°चल रहा कुल
- 2डाउनलोड जोड़ें।कुल 68,229 डाउनलोड-बराबर, OpenRouter टोकन से। दस गुना डाउनलोड से वही 300° बढ़ता है, इसलिए साइज मायने रखता है लेकिन स्कोर को कभी भी ज्यादा नहीं बढ़ाता।+1,450°8,450°चल रहा कुल
- =हीट स्कोर।इस मॉडल का इस साइट की हर सूची में स्थान। इसे कुछ और नहीं बदलता।8,450°
शब्दावली: यहाँ इस्तेमाल हुए शब्द
- हीट स्कोर
- एक नंबर जो बताता है कि मॉडल अभी कितना इस्तेमाल हो रहा है और कितना पसंद किया जा रहा है, 0° से 9,999° तक। इस साइट की हर 'सबसे गर्म' सूची इसी के हिसाब से सॉर्ट होती है।
- फ्लोर
- 7,000° जो हर मॉडल को असली डेटा के साथ मिलता है। स्केल 0° से 9,999° तक चलता है; फ्लोर से नीचे का हिस्सा बिना डेटा वाले मॉडल के लिए रखा गया है, ताकि डेटा वाला मॉडल हमेशा ऊपर रहे। फ्लोर सबके लिए एक जैसा है और कुछ तय नहीं करता; इससे ऊपर के डिग्री माप हैं।
- डाउनलोड-बराबर
- स्कोर जो कुछ भी डाउनलोड मानता है, उसका जोड़: खुद डाउनलोड, हर टोरेंट सीडर को 1,000, हर AI Horde इमेज और हर जनरेशन साइट पर रन को 1 माना जाता है।
- लॉग स्केल
- दस के हिसाब से गिनती, एक-एक करके नहीं: 1,000 से 10,000 डाउनलोड जाना उतना ही डिग्री बढ़ाता है जितना 10,000 से 100,000 जाना। इससे बड़े मॉडल बाकी सबको दबाते नहीं।
- लाइक्स
- हर स्रोत से अंगूठा ऊपर और लाइक्स, जो लॉग स्केल पर आधे डाउनलोड के बराबर हैं।
- अपनाने की दर
- अभी मॉडल को रोजाना कितने डाउनलोड मिल रहे हैं, दो माप के बीच के अंतर से। डाउनलोड के वजन का एक चौथाई।
- मापा और अनुमानित
- मापा मतलब किसी स्रोत के दो रीडिंग मौजूद हैं और उनका अंतर असली है। अनुमानित मतलब केवल आज का कुल पता है और पिछला डेटा मॉडल के जीवनकाल में फैला हुआ है; साइट बताती है कि कौन सा दिखा रही है।
- सीडर
- कोई जो वज़न की कॉपी ऑनलाइन रखता है ताकि दूसरे टोरेंट के जरिए डाउनलोड कर सकें, या होस्टेड मिरर जो ऐसा करता है। हर एक को 1,000 डाउनलोड माना जाता है।
- AI हॉरड
- एक स्वयंसेवी नेटवर्क जो दान किए गए कंप्यूटरों पर मुफ्त में इमेज बनाता है। किसी मॉडल के साथ बनाई गई इमेज की संख्या सार्वजनिक होती है, और हर एक को एक डाउनलोड माना जाता है।
- जनरेशन साइट्स
- ऐसी साइट्स जो अपने मॉडल की कॉपी होस्ट करती हैं और लोगों को उससे जनरेट करने देती हैं, जैसे PixAI, SeaArt और Yodayo। इनके डाउनलोड Civitai की तरह गिने जाते हैं और हर जनरेशन रन को एक डाउनलोड माना जाता है।
- OpenRouter टोकन
- Claude या GPT जैसे API के माध्यम से सेवा प्राप्त टेक्स्ट मॉडल के लिए डाउनलोड करने के लिए कोई वज़न नहीं होता, इसलिए इसका उपयोग टोकन में मापा जाता है: वे टेक्स्ट के टुकड़े जो इसने OpenRouter के माध्यम से पढ़े और लिखे, जो कई ऐप्स द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक गेटवे है, पिछले 30 दिनों में। हर 10,000,000 टोकन एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- पूरा मॉडल (चेकपॉइंट)
- खुद जनरेट करने वाली फाइल, वज़न खुद में। इसे बोनस मिलता है क्योंकि एड-ऑन इसी पर निर्भर होते हैं।
- LoRA और एम्बेडिंग
- छोटे एड-ऑन फाइल जो किसी और के वज़न को एक स्टाइल, कैरेक्टर या कॉन्सेप्ट की ओर मोड़ते हैं। ये अकेले नहीं चल सकते।
- फैमिली और वज़न
- जिस बेस पर मॉडल बना है, जैसे SD 1.5, SDXL, Flux या Wan। हर मॉडल अपने फैमिली के वज़न की रिलीज़ तारीख विरासत में लेता है।
- उम्र
- कितने समय पहले फैमिली के वज़न आए थे उसके हिसाब से घटाई गई डिग्री: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक। यह पुराने डाउनलोड्स को सूची के शीर्ष से फ्रीज करके रखता है।
- फैमिली बूस्ट
- इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे फैमिली के LoRA के लिए एक छोटा, सीमित बढ़ावा, जो हमेशा ब्रेकडाउन में दिखता है।
- स्टैंड-इन स्कोर
- एक स्थिर संख्या जो उस मॉडल को दी जाती है जिसके लिए अभी कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं है, ताकि सूचियाँ पूरी रहें। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता।
- नया! (ग्रेस अवधि)
- एक मॉडल जो 7 दिनों से कम पुराना है, वह स्कोर के बजाय नया! दिखाता है और रैंकिंग में कोई स्थान नहीं रखता। इसका स्कोर पहले दिन से गणना किया जाता है, लेकिन एक दिन पुराना मॉडल सबसे तेज़ बढ़ता है, इसलिए बिना इंतजार के सप्ताह का #1 हमेशा कल निकला हुआ मॉडल होता बजाय उस मॉडल के जो एक सप्ताह तक टिके।
- ट्रेंड
- किसी अवधि में मॉडल की बढ़त की तुलना उसी अवधि में सामान्य मॉडल की बढ़त से। सामान्य से तेज़ बढ़त को उछाल माना जाता है, धीमी को गिरावट।
- सामान्य मॉडल
- कैटलॉग का मध्य: आधे मॉडल जिनके आंकड़े हैं, उन्होंने उस अवधि में तेज़ बढ़त की, आधे ने धीमी।
इस मॉडल की लोकप्रियता कैटलॉग के बाकी हिस्सों के मुकाबले कैसे बढ़ी है: हर अवधि में डाउनलोड, लाइक और उपयोग में इसका विकास, उसी अवधि में सामान्य मॉडल के विकास के मुकाबले मापा गया, और उस समय इसका हीट स्कोर। सामान्य विकास से ऊपर बढ़ोतरी दिखाती है, नीचे गिरावट। अतीत को आज के टोटल, मॉडल के पहले दिन और मापा गया डाउनलोड स्पीड से फिर से बनाया गया है जब दो रीडिंग्स मौजूद हों; अगर मॉडल उस अवधि की शुरुआत में मौजूद नहीं था तो n/a दिखता है।
Ling 3.0 Flash VL Text / LLM फ़ैमिली का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो ModelTrends.ai पर सूचीबद्ध है — ओपन सोर्स AI इमेज, वीडियो और टेक्स्ट मॉडल की एक केवल-पढ़ने योग्य सूची। इसकी तुलना अन्य Text / LLM मॉडल से करें और ट्रेंड देखने के लिए इसका हीट स्कोर देखें।
और Text / LLM मॉडलऔर Text / LLM टेक्स्ट / LLMllminclusionaiदृष्टिवीडियोतर्कएजेंट्सलंबा संदर्भस्थानीय
मॉडल फ़ैमिली के अनुसार ब्राउज़ करें
Text / LLM मॉडल
434
Anima मॉडल
528
Chroma मॉडल
19
Fibo मॉडल
2
Flux मॉडल
1,496
Flux 2 / Klein मॉडल
1,239
Flux 3 मॉडल
3
Moss मॉडल
3
Iris मॉडल
1
MiniMax H3 मॉडल
364
Hunyuan मॉडल
204
Ideogram मॉडल
20
Krea2 मॉडल
717
Qwen मॉडल
20
Qwen2 मॉडल
47
Ltx2 मॉडल
153