Pot rula Ling 3.0 Flash VL local?

Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face. Ține cont că numărul total de parametri este de 124 miliarde, deci implementarea locală necesită hardware substanțial, chiar dacă doar 5,5 miliarde parametri sunt activi per token — verifică ghidul VRAM înainte de a te angaja.

Cât costă și cât de lungă este fereastra de context?

Prin API este tarifat cu 0,02 USD pe milion de tokeni de intrare și 0,06 USD pe milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 256K tokeni.

Cum diferă versiunea VL de Ling 3.0 Flash?

Ling 3.0 Flash este un model doar text; varianta VL adaugă un encoder vizual ViT și codare temporală VideoRoPE, integrând înțelegerea imaginilor și videoclipurilor în același pipeline de raționament și agentic, în loc să trateze viziunea ca un modul separat.

▲

19.5%

săptămâna aceasta

Ling 3.0 Flash VL

8450°

#llm #inclusionai #viziune #video #raționament #agenți

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 | 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.

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 VL este modelul multimodal cu greutăți deschise de la InclusionAI: un MoE rar cu 124 miliarde de parametri care activează doar 5,5 miliarde parametri per token, cu înțelegere nativă a imaginilor și videoclipurilor integrată în pipeline-ul de raționament, nu adăugată ulterior. O fereastră de context de 256K și moduri hibride instant/raționament îl fac neobișnuit de capabil pentru costul său de inferență. La 0,02 USD pe milion de tokeni de intrare, se potrivește dezvoltatorilor care au nevoie de viziune și fluxuri agentice fără o factură de model frontieră.

Cunoscut pentru

Raționament vizual nativ: viziunea alimentează planificarea și verificarea, nu doar descrierea.
Eficiență MoE rar: 124 miliarde parametri total, doar 5,5 miliarde activi per token.
Fereastra de context de 256K gestionează documente lungi, videoclipuri și istorii extinse ale agenților.
Codarea VideoRoPE suportă înțelegerea temporală, localizarea evenimentelor și întrebări pe videoclipuri lungi.
Apelarea uneltelor și capabilități agentice vizuale pentru sarcini web și interfețe software.

Atenție la

124 miliarde parametri total înseamnă că implementarea locală necesită hardware serios, în ciuda numărului redus de parametri activi.
Modul de gândire este activat implicit; va trebui să ții cont de asta în aplicațiile sensibile la latență.
Producătorul nu a publicat termeni detaliați de licență pe această pagină — verifică depozitul Hugging Face înainte de utilizarea comercială.

Cel mai bun pentru

Viziune

Agenți și utilizare unelte

Raționament

Context lung

Rulează local

Sugestii de încercat

Analizează un grafic sau document

Atașează o imagine cu un grafic, tabel sau document scanat. Descrie ce arată, identifică orice tendințe sau anomalii și extrage cele trei cifre cele mai importante ca listă structurată cu o explicație pe o linie pentru fiecare.

Agent vizual: cartografiază o interfață UI

Atașează o captură de ecran a unei pagini web sau aplicații desktop. Listează fiecare element interactiv pe care îl vezi, descrie ce face fiecare, apoi scrie o secvență de acțiuni pas cu pas pe care un script ar putea să o urmeze pentru a finaliza un login și a naviga la setările contului.

Raționament vizual multi-pas

Atașează o imagine care conține o problemă de matematică, un puzzle logic sau un diagram cu părți etichetate. Rezolvă problema pas cu pas folosind doar informațiile vizibile în imagine, arată raționamentul la fiecare pas și spune clar răspunsul final.

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
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.02/M intrare, $0.06/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 VL local?: Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face. Ține cont că numărul total de parametri este de 124 miliarde, deci implementarea locală necesită hardware substanțial, chiar dacă doar 5,5 miliarde parametri sunt activi per token — verifică ghidul VRAM înainte de a te angaja.
Cât costă și cât de lungă este fereastra de context?: Prin API este tarifat cu 0,02 USD pe milion de tokeni de intrare și 0,06 USD pe milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 256K tokeni.
Cum diferă versiunea VL de Ling 3.0 Flash?: Ling 3.0 Flash este un model doar text; varianta VL adaugă un encoder vizual ViT și codare temporală VideoRoPE, integrând înțelegerea imaginilor și videoclipurilor în același pipeline de raționament și agentic, în loc să trateze viziunea ca un modul separat.

Verdictul căpitanului
Un punct de intrare cu adevărat ieftin pentru munca cu viziune plus agenți, iar greutățile deschise înseamnă că nu ești blocat la un singur API.

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

Also ranked: #57 Hottest Text / LLM model · #57 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Tendința de popularitate a Ling 3.0 Flash VL

Scor de căldură din 10 Sep 2026

Scor de popularitate

8,450°

Săptămâna aceasta

▲

19.5%

8,426° atunci, 8,450° acum

Luna aceasta

▲

249%

8,284° atunci, 8,450° acum

Ultimul an

n/a

Nu a fost lansat/urmărit

7,000°

Prag minim

Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.

+1,450°

Tokeni OpenRouter

682,291,361,460 tokeni procesați de acest model prin OpenRouter în ultimele 30 de zile, împreună cu prompturile și răspunsurile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download în termenul de descărcări, 68,229 în total; tokenii ultimei zile se adaugă la rata de adoptare. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

Arată detalii

Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 8,450°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.

1
Începe de la prag.
De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.
7,000°
total curent
2
Adaugă descărcările.
68,229 echivalente de descărcări în total, de la Tokeni OpenRouter. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.
+1,450°
8,450°
total curent
=
Scorul de căldură.
Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.
8,450°

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.

Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.

Modele similare

Meta Llama 3 70B Instruct

TEXT / LLM

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Ling 3.0 Flash VL 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 viziune video raționament agenți context lung local

Răsfoiește după familia de modele