Pot rula Ling 3.0 Flash Fin local?

Nu. InclusionAI nu a lansat greutăți deschise pentru acest model, deci este doar API și nu poate fi găzduit local.

Cât costă și cât de lungă este fereastra de context?

Prețul este 0,04 USD per milion de tokeni de intrare și 0,12 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 262.144 tokeni.

Cum diferă Ling 3.0 Flash Fin de Ling 3.0 Flash de bază?

Este construit pe Ling 3.0 Flash, dar finetuned specific pentru fluxuri financiare și de investiții; modelul de bază este un asistent generalist.

Ling 3.0 Flash Fin

3036°

#llm #inclusionai #raționament #cercetare #context lung #extracție date

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 | 0,04$/M input, 0,12$/M output. Ling 3.0 Flash Fin este un model Mixture-of-Experts axat pe finanțe de la InclusionAI, construit pe Ling 3.0 Flash cu 5,1B parametri activi din 124B total. Este proiectat pentru fluxuri de lucru reale de investiții care necesită sarcini complexe în mai mulți pași și planificare și execuție pe termen lung, păstrând în același timp capabilități generale în raționament, codare și matematică.

Ghiduri pentru acest model

Cele 10 alternative ChatGPT cele mai ieftine în 2026: modele locale gratuite, planuri gratuite și abonamente fixe

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

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Ling 3.0 Flash Fin este un model mixture-of-experts specializat pe finanțe de la InclusionAI, rulând 5,1 miliarde de parametri activi dintr-un total de 124 miliarde. Este construit pentru fluxuri de lucru multi-step de investiții și planificare pe termen lung, păstrând în același timp raționamentul general solid, codarea și matematica. La 0,04 USD per milion de tokeni de intrare, este prețuit pentru fluxuri financiare de volum mare, nu pentru uz casual.

Cunoscut pentru

Focalizare pe domeniul financiar: fluxuri de investiții, planificare și execuție multi-step
Arhitectură MoE care activează doar 5,1 miliarde din 124 miliarde parametri per pas înainte
Fereastră de context de 262.144 tokeni care gestionează documente financiare lungi
Păstrează raționamentul general, codarea și matematica alături de specializarea financiară

Atenție la

Greutăți închise: nu poți rula local sau inspecta modelul
Specializarea financiară poate însemna performanță degradată pe sarcini generale nelegate
Nu a fost publicată o fișă a modelului; detaliile evaluărilor interne nu sunt disponibile

Cel mai bun pentru

Sugestii de încercat

Analizează un raport de câștiguri

Revizuiești un raport trimestrial de câștiguri. Veniturile au fost de 4,2 miliarde USD față de un consens de 3,9 miliarde USD. Marja operațională s-a contractat cu 180 puncte de bază YoY la 14,2%. Managementul a ghidat veniturile pentru trimestrul următor între 3,8 și 4,0 miliarde USD. Identifică cele trei semnale cele mai importante pentru un investitor de acțiuni și explică ce implică fiecare pentru acțiune.

Memorandum investițional multi-step

O companie industrială mid-cap a anunțat că va achiziționa un competitor mai mic pentru 12x EV/EBITDA, finanțat 60% prin datorie. Parcurge pașii cheie pe care un analist trebuie să îi urmeze pentru a evalua dacă această tranzacție adaugă valoare, acoperind ipotezele de sinergie, impactul levierului, riscul de integrare și efectul asupra profilului de credit al cumpărătorului.

Extrage termeni cheie dintr-o convenție

Mai jos este o clauză de convenție de datorie dintr-un acord de credit. Extrage: raportul financiar de întreținere cerut, frecvența testării, dreptul de remediere dacă există și consecința încălcării. Prezintă concluziile într-un tabel structurat. [Lipire text convenție aici]

Compară cu

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
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.02/M intrare, $0.06/M ieșire
Ling 3.0 Flash Sante
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 Fin local?: Nu. InclusionAI nu a lansat greutăți deschise pentru acest model, deci este doar API și nu poate fi găzduit local.
Cât costă și cât de lungă este fereastra de context?: Prețul este 0,04 USD per milion de tokeni de intrare și 0,12 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 262.144 tokeni.
Cum diferă Ling 3.0 Flash Fin de Ling 3.0 Flash de bază?: Este construit pe Ling 3.0 Flash, dar finetuned specific pentru fluxuri financiare și de investiții; modelul de bază este un asistent generalist.

Verdictul căpitanului
Un MoE ieftin, cu context lung, construit pentru fluxuri financiare — util dacă lucrezi cu documente de investiții, irelevant dacă nu.

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 Fin 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 cercetare context lung extracție date

Răsfoiește după familia de modele