Kan jag köra Ling 3.0 Flash Sante lokalt?

Nej. Vikterna är inte offentligt tillgängliga, så modellen är endast tillgänglig via InclusionAIs API.

Vad kostar det och hur långt är kontexten?

Priset är $0.04 per miljon inmatningstoken och $0.12 per miljon utgångstoken, med ett kontextfönster på 262 144 token.

Hur skiljer sig Sante från standard Ling 3.0 Flash?

Sante är en hälsospecialiserad variant av Ling 3.0 Flash, särskilt anpassad för medicinskt resonemang, klinisk säkerhet och evidensbaserad informationshämtning, medan basmodellen Flash är en allmän modell.

Ling 3.0 Flash Sante

3658°

#llm #inclusionai #resonemang #forskning #agenter #lång kontext

Kör modellen

Erbjudanden / annonser

OpenRouter Terminal / API

Betala per token

Chatta med den här modellen i webbläsaren eller anropa den från din kod med en API-nyckel.

inclusionAI | 262 144 tokens kontext | $0.04/M indata, $0.12/M utdata. Ling 3.0 Flash Sante är en hälsa- och medicinfokuserad mixture-of-experts-modell från InclusionAI, byggd på Ling 3.0 Flash med 5.1 miljarder aktiva parametrar av totalt 124 miljarder. Den är designad för medicinsk kunskapsresonemang, klinisk säkerhet, evidensbaserad hämtning och långsiktiga medicinska uppgifter, samtidigt som den behåller generella förmågor inom resonemang, kodning och agentuppgifter.

Guider för denna modell

De 10 billigaste ChatGPT-alternativen 2026: gratis lokala modeller, gratisnivåer och fastprisplaner

Öppna vikter vs öppen källkod vs endast API: vad du faktiskt får göra

Alla guider

Kaptenens anteckningar

Skrivet av Captain, husets redaktör

Anteckningar från 2026-10-13

Ling 3.0 Flash Sante är en hälsospecialiserad mixture-of-experts-modell från InclusionAI, med 5,1 miljarder aktiva parametrar från en total pool på 124 miljarder. Den är byggd specifikt för medicinskt kunskapsresonemang, klinisk säkerhet och evidensbaserad informationshämtning, samtidigt som allmänt resonemang och kodning bibehålls. Med en kostnad på $0.04 per miljon inmatningstoken riktar den sig till utvecklare som bygger hälsoanknutna applikationer med begränsad budget.

Känd för

Medicinskt kunskapsresonemang och evidensbaserad informationshämtning som primära designmål.
Kliniskt säkerhetsfokus inbyggt i arkitekturen, inte pålagt i efterhand.
MoE-design: 5,1 miljarder aktiva parametrar från totalt 124 miljarder håller inferensen effektiv.
262 144 token kontextfönster passar långa kliniska dokument och fallhistorier.
Bibehåller allmänt resonemang, kodning och agentiska förmågor parallellt med hälsospecialiseringen.

Se upp för

Vikterna är inte offentliga; du är bunden till InclusionAIs API utan möjlighet till lokal distribution.
Medicinska resultat kräver fortfarande klinisk granskning – ingen AI-modell ersätter en licensierad professionell.
Ingen modellkortsinformation har publicerats, så finjusteringsdata och säkerhetsutvärderingar är okända.

Bäst för

Resonemang

Forskning

Agenter och verktygsanvändning

Lång kontext

Budget

Promptar att prova

Genomgång av differentialdiagnos

En 58-årig kvinna söker för progressiv ansträngningsdyspné under tre månader, bilateralt ankelödem och BNP på 480 pg/mL. Hennes EKG visar vänster skänkelblock. Gå igenom differentialdiagnosen, rangordna de mest sannolika orsakerna efter sannolikhet och beskriv de tre nästa undersökningarna du skulle beställa med din motivering.

Kontroll av läkemedelsinteraktion

En patient ordineras warfarin 5 mg dagligen, metformin 1000 mg två gånger dagligen och lisinopril 10 mg dagligen. Deras husläkare vill nu lägga till klaritromycin 500 mg två gånger dagligen för en bröstinfektion. Identifiera eventuella kliniskt signifikanta interaktioner, förklara mekanismen för varje och föreslå hur förskrivaren bör hantera dem.

Sammanfatta en klinisk studie

Här är metod- och resultatdelen från en randomiserad kontrollerad studie av en ny blodtryckssänkande medicin. Sammanfatta primära och sekundära utfall, bedöm risken för bias med standardkriterier och ange om resultaten är tillräckliga för att ändra förskrivningspraxis och varför.

Jämför med

Ling 3.0 Flash VL
Öppen vikt-modell
131,072 tokens kontext · $0.06/M indata, $0.18/M utdata
Ling 3.0 Flash
Öppen vikt-modell
262,144 tokens kontext · $0.02/M indata, $0.06/M utdata
Ling 3.1 Flash
Endast API-modell
262,144 tokens kontext · $0.07/M indata, $0.22/M utdata
Ling 3.0 Flash Fin
Endast API-modell
262,144 tokens kontext · $0.04/M indata, $0.12/M utdata

Fler textmodeller från inclusionai

Vanliga frågor

Kan jag köra Ling 3.0 Flash Sante lokalt?: Nej. Vikterna är inte offentligt tillgängliga, så modellen är endast tillgänglig via InclusionAIs API.
Vad kostar det och hur långt är kontexten?: Priset är $0.04 per miljon inmatningstoken och $0.12 per miljon utgångstoken, med ett kontextfönster på 262 144 token.
Hur skiljer sig Sante från standard Ling 3.0 Flash?: Sante är en hälsospecialiserad variant av Ling 3.0 Flash, särskilt anpassad för medicinskt resonemang, klinisk säkerhet och evidensbaserad informationshämtning, medan basmodellen Flash är en allmän modell.

Kaptens omdöme
En verkligt billig ingångspunkt för utvecklare av hälsoapplikationer som behöver domänmedvetet medicinskt resonemang utan att betala frontlinjepriser.

Kapten skriver dessa anteckningar från modellens egen beskrivning och model card. Priser och kontextstorlekar är från leverantören vid skrivtillfället och kan ändras.

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

Hur denna poäng räknas ihop

Den här modellen har ännu inga popularitetsdata från någon källa, så den har ett tillfälligt nummer under 7,000° som håller listorna kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data. Uppdelningen visas här så fort en källa rapporterar den.

Ordlista: termerna som används här

Heat-poäng: Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet: De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter: Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala: Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden: Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet: Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad: Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder: Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde: Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter: Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token: En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint): Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding: Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter: Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder: Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost: En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng: Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod): En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend: Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell: Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.

Liknande modeller

Meta Llama 3 70B Instruct

TEXT / LLM

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning

TEXT / LLM

DeepSeek V4 Flash 0731

TEXT / LLM

gpt oss safeguard 20b

TEXT / LLM

AI-modeller för bild-, video- och textgenerering

Ling 3.0 Flash Sante är en textmodell för familjen Text / LLM, listad på ModelTrends.ai, en skrivskyddad katalog över AI-modeller med öppen källkod för bild, video och text. Jämför den med andra Text / LLM-modeller och se dess hettapoäng.

Fler Text / LLM-modeller llm inclusionai resonemang forskning agenter lång kontext budget

Bläddra efter modellfamilj