Можно ли запускать Ling 3.0 Flash VL локально?

Да, веса открыты и доступны на Hugging Face. Учтите, что общее число параметров 124 млрд, поэтому локальное развёртывание требует серьёзного железа, несмотря на то, что активны только 5.5 млрд параметров на токен — перед загрузкой проверьте рекомендации по VRAM.

Сколько стоит и каков размер контекста?

Через API цена $0.02 за миллион входных токенов и $0.06 за миллион выходных токенов, с контекстным окном в 256K токенов.

Чем версия VL отличается от Ling 3.0 Flash?

Ling 3.0 Flash — это только текстовая модель; версия VL добавляет визуальный энкодер ViT и временное кодирование VideoRoPE, интегрируя понимание изображений и видео в тот же конвейер рассуждений и агентских функций, а не рассматривая зрение как отдельный модуль.

▲

19.5%

эта неделя

Ling 3.0 Flash VL

8450°

#llm #inclusionai #видение #видео #логика #агенты

Запустить модель

Предложения / Реклама

OpenRouter Терминал / API

Плата за токен

Общайся с этой моделью в браузере или вызывай её из кода с одним API-ключом.

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.

Руководства по этой модели

Лучшие локальные LLM по задачам (октябрь 2026): подходящая открытая модель для каждой работы

Сколько VRAM мне действительно нужно для локального ИИ?

Открытые веса, открытый исходный код и только API: что тебе действительно разрешено делать

Что такое файл GGUF? Объяснение квантизированных моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)

Все руководства

Заметки капитана

Написано Captain, главным редактором

Заметки от 2026-10-13

Ling 3.0 Flash VL — мультимодальная модель с открытыми весами от InclusionAI: 124-миллиардный параметрический разреженный MoE, активирующий только 5.5 млрд параметров на токен, с нативным пониманием изображений и видео, встроенным в конвейер рассуждений, а не добавленным сверху. Контекстное окно в 256K токенов и гибридные режимы мгновенного и рассуждающего вывода делают её необычайно мощной при низкой стоимости вывода. При цене $0.02 за миллион входных токенов подходит разработчикам, которым нужны визуальные и агентские рабочие процессы без счета за передовую модель.

Известен

Нативное визуальное рассуждение: зрение влияет на планирование и проверку, а не только на описание.
Эффективность разреженного MoE: 124 млрд параметров всего, активны только 5.5 млрд на токен.
Контекстное окно в 256K токенов для длинных документов, видео и расширённой истории агента.
Кодирование VideoRoPE поддерживает временное понимание, локализацию событий и вопросы по длинным видео.
Вызов инструментов и визуальные агентские возможности для задач в вебе и интерфейсах ПО.

Остерегайтесь

124 млрд параметров всего требуют серьёзного железа для локального развёртывания, несмотря на низкое число активных параметров.
Режим мышления включён по умолчанию; это нужно учитывать в приложениях с чувствительностью к задержкам.
Производитель не опубликовал подробных лицензионных условий на этой странице — перед коммерческим использованием проверьте репозиторий Hugging Face.

Лучше всего подходит для

Зрение

Агенты и использование инструментов

Логика

Длинный контекст

Работает локально

Подсказки для проб

Анализ графика или документа

Прикрепите изображение графика, таблицы или отсканированного документа. Опишите, что на нём показано, выявите тренды или аномалии и извлеките три самых важных показателя в виде структурированного списка с однострочным объяснением каждого.

Визуальный агент: карта интерфейса

Прикрепите скриншот веб-страницы или настольного приложения. Перечислите все интерактивные элементы, опишите, что делает каждый, затем напишите пошаговую последовательность действий, которую скрипт мог бы выполнить для входа в систему и перехода в настройки аккаунта.

Многошаговое визуальное рассуждение

Прикрепите изображение с задачей по математике, логической головоломкой или диаграммой с помеченными частями. Решите задачу пошагово, используя только информацию с изображения, показывайте рассуждения на каждом шаге и чётко укажите итоговый ответ.

Сравнить с

Ling 3.0 Flash Sante
Модель только с API
контекст из 262,144 токенов · $0.04/M вход, $0.12/M выход
Ling 3.1 Flash
Модель только с API
контекст из 262,144 токенов · $0.07/M вход, $0.22/M выход
Ling 3.0 Flash
Модель с открытыми весами
контекст из 262,144 токенов · $0.02/M вход, $0.06/M выход
Ling 3.0 Flash Fin
Модель только с API
контекст из 262,144 токенов · $0.04/M вход, $0.12/M выход

Больше текстовых моделей от inclusionai

Часто задаваемые вопросы

Можно ли запускать Ling 3.0 Flash VL локально?: Да, веса открыты и доступны на Hugging Face. Учтите, что общее число параметров 124 млрд, поэтому локальное развёртывание требует серьёзного железа, несмотря на то, что активны только 5.5 млрд параметров на токен — перед загрузкой проверьте рекомендации по VRAM.
Сколько стоит и каков размер контекста?: Через API цена $0.02 за миллион входных токенов и $0.06 за миллион выходных токенов, с контекстным окном в 256K токенов.
Чем версия VL отличается от Ling 3.0 Flash?: Ling 3.0 Flash — это только текстовая модель; версия VL добавляет визуальный энкодер ViT и временное кодирование VideoRoPE, интегрируя понимание изображений и видео в тот же конвейер рассуждений и агентских функций, а не рассматривая зрение как отдельный модуль.

Вердикт капитана
Действительно недорогая отправная точка для работы с визуальными агентами, а открытые веса означают, что вы не привязаны к одному API.

Карточка модели на Hugging Face

Капитан пишет эти заметки на основе описания модели и карточки модели. Цены и размеры контекста указаны на момент написания и могут измениться.

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

Тренд популярности Ling 3.0 Flash VL

Показатель популярности с 10 Sep 2026

Индекс популярности

8,450°

Эта неделя

▲

19.5%

8,426° тогда, 8,450° сейчас

Этот месяц

▲

250%

8,284° тогда, 8,450° сейчас

Прошлый год

n/a

Еще не выпущено/не отслеживается

7,000°

Базовый уровень

Шкала от 0° до 9 999°. Всё ниже 7,000° отведено моделям, по которым ещё нет данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными. 7,000° — это начало измеренных данных: модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит на этом уровне, а измерения добавляют градусы сверху. Базовый уровень ничего не говорит о модели; только градусы сверху её отличают.

+1,450°

Токены OpenRouter

682,291,361,460 токенов обработано этой моделью через OpenRouter за последние 30 дней, вместе с подсказками и ответами. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание в термине скачиваний, всего 68,229; токены последнего дня учитываются в коэффициенте роста. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

Показать подробности

Каждое число на этом сайте можно проверить. Рейтинг популярности этой модели — 8,450°, и здесь он построен по частям, с итогом после каждого шага: базовый уровень, градусы, добавляемые каждым источником, бонус за тип модели и вычет за возраст весов. Цвета соответствуют диапазонам на графике выше. В конце есть словарь, где объяснены все термины.

1
Начинаем с базового уровня.
Почему 7,000°, а не ноль: шкала от 0° до 9 999°, и часть ниже 7,000° отведена моделям без данных от источников — им дают временное число, чтобы списки были полными и они не обгоняли модели с данными. 7,000° — начало измеренных данных. Модель с реальными данными, но почти без скачиваний, стоит здесь; всё, что дальше, — измерения, а пространство выше базового уровня содержит десять десятикратных шагов скачиваний по 300° каждый. Базовый уровень одинаков для всех моделей, он ничего не решает; решают градусы сверху.
7,000°
текущий итог
2
Добавь загрузки.
68,229 эквивалентов загрузок всего, с Токены OpenRouter. Десятикратное увеличение загрузок добавляет те же 300°, так что размер важен, но не доминирует в оценке.
+1,450°
8,450°
текущий итог
=
Итоговый показатель heat.
Где эта модель находится в каждом списке на этом сайте. Ничто другое на него не влияет.
8,450°

Глоссарий: используемые здесь термины

Показатель heat: Одно число, показывающее, насколько модель сейчас используется и востребована, от 0° до 9,999°. Все списки на сайте с пометкой hottest сортируются именно по нему.
Минимум: 7,000° — стартовая точка для каждой модели с реальными данными. Шкала от 0° до 9,999°; часть ниже минимума отведена для моделей без данных, чтобы модели с данными всегда были выше. Минимум одинаков для всех и ничего не решает; градусы выше него — это измерение.
Эквиваленты загрузок: Всё, что считается как загрузка в оценке, сложенное вместе: сами загрузки, каждый сид торрента считается за 1,000, каждое изображение AI Horde и каждый запуск на сайте генерации считаются за один.
Логарифмическая шкала: Счёт по десяткам, а не по единицам: переход от 1,000 к 10,000 загрузок добавляет столько же градусов, сколько от 10,000 к 100,000. Это не даёт гигантам заглушать всё остальное.
Лайки: Одобрения и лайки со всех источников, каждый стоит половину загрузки на логарифмической шкале.
Темп внедрения: Сколько загрузок в день получает модель сейчас, по разнице между двумя замерами источника. Четверть веса от термина загрузки.
Измерено и оценено: Измерено значит, что есть два показания источника, и разница реальна. Оценено значит, что известна только сегодняшняя сумма, а прошлое распределено по жизни модели; сайт показывает, что именно отображается.
Сидер: Кто-то, кто хранит копию весов онлайн, чтобы другие могли скачать через торрент, или размещённое зеркало, делающие то же самое. Каждый такой считается за 1000 загрузок.
AI Horde: Волонтёрская сеть, которая бесплатно генерирует изображения на пожертвованных компьютерах. Количество изображений, созданных с моделью, публично, и каждое считается за одну загрузку.
Сайты генерации: Сайты, которые хранят свои копии модели и позволяют людям генерировать с ней, например PixAI, SeaArt и Yodayo. Их загрузки считаются как у Civitai, и каждый запуск генерации — за одну загрузку.
Токены OpenRouter: Текстовая модель, обслуживаемая через API, такая как Claude или GPT, не имеет весов для скачивания, поэтому её использование измеряется токенами: кусочками текста, которые она прочитала и написала через OpenRouter, шлюз, который используют многие приложения, за последние 30 дней. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Полная модель (чекпоинт): Сами веса, файл, который генерирует самостоятельно. Получает бонус, потому что от него зависят дополнения.
LoRA и эмбеддинг: Небольшие файлы-дополнения, которые направляют чужие веса в сторону стиля, персонажа или концепции. Они не могут работать сами по себе.
Семейство и веса: База, на которой построена модель, например SD 1.5, SDXL, Flux или Wan. Каждая модель наследует дату выпуска весов своего семейства.
Возраст: Градусы снимаются за то, как давно вышли веса семейства: 150° в год, максимум 750°. Старые загрузки, которые успели накопиться за годы, остаются вверху списка.
Буст семейства: Небольшой ограниченный толчок для LoRA из семейства, которое этот сайт сейчас продвигает, всегда указан в разбивке.
Оценка-замена: Стабильное число ниже минимального, даваемое модели, о которой ещё нет данных, чтобы списки были полными. Никогда не выше модели с данными.
Новинка! (период ожидания): Модель младше 7 дней показывает Новинка! вместо оценки и не занимает место в рейтинге. Её оценка вычисляется с первого дня, но модель в один день растёт быстрее всего, поэтому без ожидания #1 недели всегда была бы модель, вышедшая вчера, а не та, что держалась неделю.
Тренд: Как рост модели за период сравнивается с типичным ростом модели за тот же период. Быстрее типичного — рост, медленнее — падение.
Типичная модель: Средина каталога: половина моделей с цифрой росли быстрее за период, половина медленнее.

Как менялась популярность этой модели по сравнению с остальным каталогом: её рост по загрузкам, лайкам и использованию за каждый период, измеренный относительно типичного роста моделей за тот же период, с учётом её текущего показателя heat score. Если выше типичного роста — значит рост, если ниже — спад. Прошлое восстанавливается по сегодняшним итогам, первому дню модели и скорости загрузок, если есть два замера; если модель не существовала в начале периода, показывается n/a.

Похожие модели

ИИ-модели для генерации изображений, видео и текста

Ling 3.0 Flash VL — это текстовая модель для семейства Text / LLM, представленная на ModelTrends.ai, каталоге открытых ИИ-моделей для изображений, видео и текста, доступном только для чтения. Сравните её с другими моделями Text / LLM и посмотрите индекс популярности, чтобы оценить тренд.

Другие модели Text / LLM Другие Текст / LLM Text / LLM llm inclusionai видение видео логика агенты длинный контекст локально

Обзор по семействам моделей