Czy mogę uruchomić Ling 3.0 Flash Fin lokalnie?

Nie. InclusionAI nie udostępniło otwartych wag dla tego modelu, więc jest dostępny tylko przez API i nie można go samodzielnie hostować.

Ile kosztuje i jak duże jest okno kontekstu?

Cena to 0,04 USD za milion tokenów wejściowych i 0,12 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu 262 144 tokenów.

Czym Ling 3.0 Flash Fin różni się od bazowego Ling 3.0 Flash?

Jest zbudowany na bazie Ling 3.0 Flash, ale dostrojony specjalnie do workflowów finansowych i inwestycyjnych; model bazowy jest ogólnym asystentem.

Ling 3.0 Flash Fin

3036°

#llm #inclusionai #rozumowanie #badania #długi kontekst #ekstrakcja danych

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

inclusionAI | kontekst 262 144 tokenów | 0,04 USD/M wejście, 0,12 USD/M wyjście. Ling 3.0 Flash Fin to skoncentrowany na finansach model mieszanki ekspertów od InclusionAI, zbudowany na bazie Ling 3.0 Flash z 5,1 miliarda aktywnych parametrów na 124 miliardy całkowitych. Zaprojektowany do rzeczywistych przepływów pracy inwestycyjnej wymagających złożonych, wieloetapowych zadań oraz długoterminowego planowania i realizacji, zachowując jednocześnie ogólne zdolności w rozumowaniu, kodowaniu i matematyce.

Poradniki do tego modelu

10 najtańszych alternatyw dla ChatGPT w 2026: darmowe modele lokalne, darmowe plany i abonamenty z ryczałtem

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

Ling 3.0 Flash Fin to specjalistyczny model mixture-of-experts od InclusionAI, skoncentrowany na finansach, uruchamiający 5,1 miliarda aktywnych parametrów z puli 124 miliardów. Został stworzony do wieloetapowych workflowów inwestycyjnych i długoterminowego planowania, zachowując solidne zdolności ogólnego rozumowania, kodowania i matematyki. Cena 0,04 USD za milion tokenów wejściowych jest dostosowana do wysokowolumenowych pipeline’ów finansowych, a nie do użytku okazjonalnego.

Znany z

Skupienie na finansach: workflowy inwestycyjne, wieloetapowe planowanie i realizacja
Architektura MoE aktywuje tylko 5,1 mld z 124 mld parametrów na przebieg
Okno kontekstu 262 144 tokenów radzi sobie z długimi dokumentami finansowymi
Zachowuje ogólne zdolności rozumowania, kodowania i matematyki obok specjalizacji finansowej

Uważaj na

Wagi zamknięte: nie można uruchomić lokalnie ani zbadać modelu
Specjalizacja finansowa może oznaczać gorsze wyniki w zadaniach ogólnych niezwiązanych z finansami
Brak opublikowanej karty modelu; brak dostępnych szczegółów oceny wewnętrznej

Najlepszy do

Podpowiedzi do wypróbowania

Analiza raportu kwartalnego

Przeglądasz kwartalne wyniki finansowe. Przychód wyniósł 4,2 mld USD wobec konsensusu 3,9 mld. Marża operacyjna skurczyła się o 180 punktów bazowych rok do roku do 14,2%. Zarząd prognozuje przychód na następny kwartał na poziomie 3,8–4,0 mld. Zidentyfikuj trzy najważniejsze sygnały dla inwestora akcyjnego i wyjaśnij, co każdy oznacza dla akcji.

Wieloetapowa notatka inwestycyjna

Średniej wielkości firma przemysłowa ogłosiła przejęcie mniejszego konkurenta za 12x EV/EBITDA, finansowane w 60% długiem. Przeprowadź kluczowe kroki analityka oceniającego, czy ta transakcja zwiększa wartość, obejmując założenia synergii, wpływ dźwigni, ryzyko integracji i wpływ na profil kredytowy nabywcy.

Wyodrębnianie kluczowych warunków z klauzuli

Poniżej znajduje się klauzula dotycząca zobowiązań dłużnych z umowy kredytowej. Wyodrębnij: wymagany wskaźnik utrzymania finansowego, częstotliwość testów, prawo do naprawy (jeśli jest) oraz konsekwencje naruszenia. Przedstaw wyniki w formie tabeli strukturalnej. [Wklej tekst klauzuli tutaj]

Porównaj z

Ling 3.1 Flash
Model tylko z API
Kontekst 262,144 tokenów · $0.07/M wejście, $0.22/M wyjście
Ling 3.0 Flash VL
Model z otwartymi wagami
Kontekst 131,072 tokenów · $0.06/M wejście, $0.18/M wyjście
Ling 3.0 Flash
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.02/M wejście, $0.06/M wyjście
Ling 3.0 Flash Sante
Model tylko z API
Kontekst 262,144 tokenów · $0.04/M wejście, $0.12/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od inclusionai

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić Ling 3.0 Flash Fin lokalnie?: Nie. InclusionAI nie udostępniło otwartych wag dla tego modelu, więc jest dostępny tylko przez API i nie można go samodzielnie hostować.
Ile kosztuje i jak duże jest okno kontekstu?: Cena to 0,04 USD za milion tokenów wejściowych i 0,12 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstu 262 144 tokenów.
Czym Ling 3.0 Flash Fin różni się od bazowego Ling 3.0 Flash?: Jest zbudowany na bazie Ling 3.0 Flash, ale dostrojony specjalnie do workflowów finansowych i inwestycyjnych; model bazowy jest ogólnym asystentem.

Wyrok kapitana
Tani, długokontekstowy model MoE stworzony do workflowów finansowych — przydatny, jeśli pracujesz z dokumentami inwestycyjnymi, bezużyteczny, jeśli nie.

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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

Jak ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Podobne modele

Muse Spark 1.1

TEXT / LLM

Nemotron 3 Nano 30B A3B

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Ling 3.0 Flash Fin to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm inclusionai rozumowanie badania długi kontekst ekstrakcja danych

Przeglądaj według rodziny modeli