Pot rula Ling-3.0-flash local?

Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face sub inclusionAI/Ling-3.0-flash. Ține cont că totalul parametrilor este de 124 miliarde, deci vei avea nevoie de memorie GPU substanțială, chiar dacă doar 5,1 miliarde de parametri sunt activi per token.

Cât costă Ling-3.0-flash și cât este fereastra de context?

Prin API costă 0,02 USD per milion de tokeni de intrare și 0,06 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 262.144 tokeni.

Cum diferă Ling-3.0-flash de modelul emblematic anterior al inclusionAI?

Ling-3.0-flash are aproximativ 12% din totalul parametrilor modelului anterior Ling-2.6-1T, dar producătorul raportează că îl egalează sau îl depășește pe acesta în benchmark-uri cheie, cu beneficiul suplimentar al unei arhitecturi hibrid-lineare proiectate pentru eficiență pe contexte lungi și agentice.

Ling 3.0 Flash

5435°

#llm #inclusionai #raționament #agenți #programare #context lung

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

inclusionAI | context de 262.144 tokeni | 0,02$/M input, 0,06$/M output. *Ling-3.0-flash* este un *model Mixture-of-Experts (MoE) cu 124B parametri*, cu aproximativ *5,1B parametri activați per token*. Modelul este proiectat cu *eficiența tokenilor și inferența agentică la scară de producție* ca priorități cheie, permițând dezvoltatorilor...

Ghiduri pentru acest model

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Ling-3.0-flash este un model Mixture-of-Experts cu 124 miliarde de parametri de la inclusionAI, care activează doar 5,1 miliarde de parametri per token, menținând inferența rapidă și ieftină. Arhitectura sa de atenție hibrid-lineară și antrenamentul nativ agentic pe peste 10.000 de medii îl fac neobișnuit de potrivit pentru agenți de programare și sarcini pe termen lung. La 0,02 USD per milion de tokeni de intrare, cu greutăți deschise, merită o atenție serioasă dacă rulezi pipeline-uri agentice în producție.

Cunoscut pentru

Performanță puternică în programare și sarcini agentice, inclusiv SWE-Bench și fluxuri de lucru de cercetare avansată
Context de 262K tokeni cu caching care reduce timpul până la primul token cu 60–80% la intrări lungi
Doar 5,1 miliarde de parametri activați per token, în ciuda unui total de 124 miliarde de parametri
Arhitectură nativă MoE hibrid-lineară preantrenată pentru eficiență pe contexte lungi încă de la început
Greutăți deschise disponibile pe Hugging Face

Atenție la

124 miliarde de parametri total este mare; rularea locală necesită hardware serios în ciuda numărului redus de parametri activi.
Modul de gândire este activat implicit — important de știut dacă optimizezi pentru latență sau costul tokenilor de ieșire.
Producătorul nu a publicat termeni expliciți de licență pe această pagină; verifică depozitul Hugging Face înainte de utilizarea comercială.

Cel mai bun pentru

Agenți și utilizare unelte

Sugestii de încercat

Depanează o buclă agent care eșuează

Am un agent Python care apelează un instrument de căutare, analizează rezultatul, apoi decide dacă să apeleze din nou instrumentul. După două iterații se oprește întotdeauna, chiar dacă răspunsul nu a fost găsit. Iată codul buclei: [lipește codul tău]. Identifică bug-ul, explică de ce cauzează terminarea prematură și oferă-mi o versiune corectată.

Raționează un design de sistem

Un startup fintech trebuie să proceseze 50.000 de evenimente de plată pe minut, să le stocheze durabil și să ofere o API de interogare cu latență p99 sub 200ms. Parcurge compromisurile dintre Kafka plus un magazin coloană versus o bază de date streaming precum RisingWave. Încheie cu o recomandare concretă și principalul risc al acelei alegeri.

Document lung: extrage și clasifică

Lipește mai jos un contract lung. Citește întregul document, identifică fiecare clauză care creează o obligație financiară pentru cumpărător, clasifică-le după expunerea monetară potențială de la cea mai mare la cea mai mică și marchează orice clauză care ar putea declanșa reînnoirea automată sau penalități fără notificare scrisă explicită.

Compară cu

Ling 3.0 Flash Sante
Model doar API
context de 262,144 tokeni · $0.04/M intrare, $0.12/M ieșire
Ling 3.1 Flash
Model doar API
context de 262,144 tokeni · $0.07/M intrare, $0.22/M ieșire
Ling 3.0 Flash VL
Model cu greutăți deschise
context de 131,072 tokeni · $0.06/M intrare, $0.18/M ieșire
Ling 3.0 Flash Fin
Model doar API
context de 262,144 tokeni · $0.04/M intrare, $0.12/M ieșire

Mai multe modele text de la inclusionai

Întrebări frecvente

Pot rula Ling-3.0-flash local?: Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face sub inclusionAI/Ling-3.0-flash. Ține cont că totalul parametrilor este de 124 miliarde, deci vei avea nevoie de memorie GPU substanțială, chiar dacă doar 5,1 miliarde de parametri sunt activi per token.
Cât costă Ling-3.0-flash și cât este fereastra de context?: Prin API costă 0,02 USD per milion de tokeni de intrare și 0,06 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 262.144 tokeni.
Cum diferă Ling-3.0-flash de modelul emblematic anterior al inclusionAI?: Ling-3.0-flash are aproximativ 12% din totalul parametrilor modelului anterior Ling-2.6-1T, dar producătorul raportează că îl egalează sau îl depășește pe acesta în benchmark-uri cheie, cu beneficiul suplimentar al unei arhitecturi hibrid-lineare proiectate pentru eficiență pe contexte lungi și agentice.

Verdictul căpitanului
Un MoE cu adevărat eficient construit pentru agenți în primul rând — prețul și greutățile deschise îl fac ușor de justificat pentru o evaluare serioasă.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Ling 3.0 Flash este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm inclusionai raționament agenți programare context lung local

Răsfoiește după familia de modele