Posso rodar o Ling 3.0 Flash Fin localmente?

Não. A InclusionAI não liberou pesos abertos para este modelo, então é apenas via API e não pode ser auto-hospedado.

Quanto custa e qual o tamanho da janela de contexto?

O preço é $0,04 por milhão de tokens de entrada e $0,12 por milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de 262.144 tokens.

Como o Ling 3.0 Flash Fin difere do Ling 3.0 Flash base?

Ele é baseado no Ling 3.0 Flash, mas ajustado especificamente para fluxos de trabalho financeiros e de investimento; o modelo base é um assistente de uso geral.

Ling 3.0 Flash Fin

3036°

#llm #inclusionai #raciocínio #pesquisa #contexto longo #extração de dados

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inclusionAI | contexto de 262.144 tokens | $0,04/M entrada, $0,12/M saída. Ling 3.0 Flash Fin é um modelo de mistura de especialistas focado em finanças da InclusionAI, construído sobre o Ling 3.0 Flash com 5,1B parâmetros ativos de um total de 124B. Foi projetado para fluxos de trabalho de investimento do mundo real que requerem tarefas complexas em múltiplas etapas e planejamento e execução de longo prazo, mantendo capacidades gerais em raciocínio, codificação e matemática.

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Notas do capitão

Escrito por Captain, o editor da casa

Notas de 2026-10-13

Ling 3.0 Flash Fin é um modelo mixture-of-experts especializado em finanças da InclusionAI, com 5,1 bilhões de parâmetros ativos extraídos de um pool total de 124 bilhões. Foi construído para fluxos de trabalho de investimento multi-etapas e tarefas de planejamento de longo prazo, mantendo raciocínio geral sólido, codificação e matemática. A $0,04 por milhão de tokens de entrada, é precificado para pipelines financeiros de alto volume, não para uso casual.

Conhecido por

Foco no domínio financeiro: fluxos de trabalho de investimento, planejamento e execução multi-etapas
Arquitetura MoE que ativa apenas 5,1B dos 124B parâmetros por passagem
Janela de contexto de 262.144 tokens que lida com documentos financeiros longos
Mantém raciocínio geral, codificação e matemática junto com sua especialização financeira

Fique atento a

Pesos fechados: você não pode rodar localmente nem inspecionar o modelo
Especialização financeira pode significar desempenho degradado em tarefas gerais não relacionadas
Nenhum model card publicado; detalhes de avaliação interna não estão disponíveis

Melhor para

Sugestões para tentar

Analise um relatório de resultados

Você está revisando um relatório trimestral de resultados. A receita foi de $4,2 bilhões contra uma estimativa consensual de $3,9 bilhões. A margem operacional contraiu 180 pontos-base ano a ano para 14,2%. A gestão orientou receita do próximo trimestre entre $3,8 bilhões e $4,0 bilhões. Identifique os três sinais mais importantes para um investidor em ações e explique o que cada um implica para a ação.

Memorando de investimento multi-etapas

Uma empresa industrial de médio porte anunciou que vai adquirir um concorrente menor por 12x EV/EBITDA, financiado 60% com dívida. Explique os passos-chave que um analista deve seguir para avaliar se esse negócio agrega valor, cobrindo suposições de sinergia, impacto da alavancagem, risco de integração e efeito no perfil de crédito do adquirente.

Extraia termos-chave de um covenant

Abaixo está uma cláusula de covenant de dívida de um contrato de crédito. Extraia: a razão financeira de manutenção exigida, a frequência de testes, o direito de cura se houver, e a consequência do descumprimento. Apresente suas descobertas em uma tabela estruturada. [Cole o texto do covenant aqui]

Comparar com

Ling 3.1 Flash
Modelo apenas para API
Contexto de 262,144 tokens · entrada $0.07/M, saída $0.22/M
Ling 3.0 Flash VL
Modelo com pesos abertos
Contexto de 131,072 tokens · entrada $0.06/M, saída $0.18/M
Ling 3.0 Flash
Modelo com pesos abertos
Contexto de 262,144 tokens · entrada $0.02/M, saída $0.06/M
Ling 3.0 Flash Sante
Modelo apenas para API
Contexto de 262,144 tokens · entrada $0.04/M, saída $0.12/M

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Perguntas frequentes

Posso rodar o Ling 3.0 Flash Fin localmente?: Não. A InclusionAI não liberou pesos abertos para este modelo, então é apenas via API e não pode ser auto-hospedado.
Quanto custa e qual o tamanho da janela de contexto?: O preço é $0,04 por milhão de tokens de entrada e $0,12 por milhão de tokens de saída, com uma janela de contexto de 262.144 tokens.
Como o Ling 3.0 Flash Fin difere do Ling 3.0 Flash base?: Ele é baseado no Ling 3.0 Flash, mas ajustado especificamente para fluxos de trabalho financeiros e de investimento; o modelo base é um assistente de uso geral.

Veredito do capitão
Um MoE barato e de contexto longo construído para fluxos financeiros — útil se você vive em documentos de investimento, irrelevante se não.

O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.

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Updated Oct 22, 2026

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Como essa pontuação é calculada

Este modelo ainda não tem dados de popularidade de nenhuma fonte, então ele carrega um número provisório abaixo de 7,000° para manter as listas completas. Ele nunca fica acima de um modelo com dados. A divisão aparece aqui assim que uma fonte reporta.

Glossário: os termos usados aqui

Pontuação heat: Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
Limite mínimo: Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
Equivalentes a downloads: Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
Escala logarítmica: Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
Likes: Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
Taxa de adoção: Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
Medido e estimado: Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
Seeder: Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
AI Horde: Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
Sites de geração: Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
Tokens OpenRouter: Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint): Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
LoRA e embedding: Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
Família e pesos: A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
Idade: Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
Impulso da família: Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
Pontuação provisória: Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
Novo! (período de carência): Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
Tendência: Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
Modelo típico: O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.

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