Maaari ko bang patakbuhin ang Ling-3.0-flash locally?

Oo, bukas ang weights at available sa Hugging Face sa ilalim ng inclusionAI/Ling-3.0-flash. Tandaan na ang kabuuang parameter count ay 124B, kaya kakailanganin mo ng malaking GPU memory kahit na 5.1B parameters lang ang active kada token.

Magkano ang halaga ng Ling-3.0-flash at gaano kalaki ang context window?

Sa API, ito ay nagkakahalaga ng $0.02 kada milyon input tokens at $0.06 kada milyon output tokens, na may 262,144-token context window.

Paano naiiba ang Ling-3.0-flash sa naunang flagship ng inclusionAI?

Ang Ling-3.0-flash ay may humigit-kumulang 12% ng kabuuang parameters ng naunang Ling-2.6-1T model, ngunit iniulat ng gumawa na ito ay katumbas o mas mahusay pa sa predecessor sa mga pangunahing benchmark, kasama ang dagdag na benepisyo ng hybrid-linear architecture na dinisenyo para sa long-context at agentic efficiency.

Ling 3.0 Flash

5435°

#llm #inclusionai #pangangatwiran #mga ahente #pag-coding #mahabang konteksto

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

inclusionAI | 262,144 token context | $0.02/M input, $0.06/M output. Ang *Ling-3.0-flash* ay isang *124B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) model*, na may humigit-kumulang *5.1B parameters na activated bawat token*. Dinisenyo ang modelo na may pokus sa *token efficiency at production-scale agentic inference*, na nagbibigay-daan sa mga developer...

Mga gabay para sa model na ito

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Ling-3.0-flash ay isang 124B-parameter Mixture-of-Experts na modelo mula sa inclusionAI na nag-a-activate lamang ng 5.1B parameters kada token, kaya mabilis at mura ang inference. Ang hybrid-linear attention architecture nito at native agentic training sa mahigit 10,000 na kapaligiran ay ginagawa itong angkop para sa mga coding agents at mga gawain na may mahabang horizon. Sa halagang $0.02 kada milyon input tokens na may open weights, sulit itong pagtuunan ng pansin kung nagpapatakbo ka ng production agentic pipelines.

Kilalang-kilala sa

Malakas sa coding at agentic task performance, kabilang ang SWE-Bench at malalim na research workflows
262K token context na may caching na nagpapababa ng time-to-first-token ng 60–80% sa mahahabang input
5.1B parameters lamang ang na-a-activate kada token sa kabila ng 124B kabuuang parameter count
Native hybrid-linear MoE architecture na pre-trained para sa long-context efficiency mula pa sa simula
Open weights na available sa Hugging Face

Mag-ingat sa

Malaki ang 124B total parameters; nangangailangan ng seryosong hardware para patakbuhin locally kahit mababa ang active parameter count.
Naka-on ang thinking mode bilang default — mahalagang malaman ito kung ina-optimize mo ang latency o gastos sa output tokens.
Hindi pa nailalathala ng gumawa ang malinaw na lisensya sa pahinang ito; suriin ang Hugging Face repository bago gamitin sa komersyo.

Pinakamainam para sa

Mga ahente at paggamit ng tool

Mga prompt na subukan

I-debug ang isang agent loop na pumapalya

Mayroon akong Python agent na tumatawag ng search tool, sinusuri ang resulta, tapos nagdedesisyon kung tatawagin muli ang tool. Pagkatapos ng dalawang iteration, palaging humihinto kahit hindi pa nahanap ang sagot. Narito ang loop code: [paste your code]. Tukuyin ang bug, ipaliwanag kung bakit ito nagdudulot ng maagang paghinto, at bigyan ako ng naitama na bersyon.

Mag-isip ng sistema at magbigay ng paliwanag

Kailangan ng isang fintech startup na iproseso ang 50,000 payment events kada minuto, itago ito nang matibay, at magbigay ng query API na may sub-200ms p99 latency. Ipaliwanag ang mga trade-off sa pagitan ng Kafka kasama ang columnar store kumpara sa streaming database tulad ng RisingWave. Tapusin sa isang kongkretong rekomendasyon at ang pangunahing panganib ng pagpipiliang iyon.

Mahabang dokumento: kunin at i-ranggo

Ipapaste ko ang isang mahaba na kontrata sa ibaba. Basahin ang buong dokumento, tukuyin ang bawat clause na lumilikha ng pinansyal na obligasyon sa mamimili, i-ranggo ang mga ito ayon sa potensyal na exposure sa pera mula sa pinakamalaki hanggang sa pinakamaliit, at markahan ang anumang clause na maaaring mag-trigger ng awtomatikong renewal o penalty nang walang malinaw na nakasulat na paunawa.

Ihambing sa

Ling 3.0 Flash Sante
Modelong API lang
262,144 token na konteksto · $0.04/M input, $0.12/M output
Ling 3.1 Flash
Modelong API lang
262,144 token na konteksto · $0.07/M input, $0.22/M output
Ling 3.0 Flash VL
Modelong bukas ang timbang
131,072 token na konteksto · $0.06/M input, $0.18/M output
Ling 3.0 Flash Fin
Modelong API lang
262,144 token na konteksto · $0.04/M input, $0.12/M output

Higit pang mga text model mula sa inclusionai

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang Ling-3.0-flash locally?: Oo, bukas ang weights at available sa Hugging Face sa ilalim ng inclusionAI/Ling-3.0-flash. Tandaan na ang kabuuang parameter count ay 124B, kaya kakailanganin mo ng malaking GPU memory kahit na 5.1B parameters lang ang active kada token.
Magkano ang halaga ng Ling-3.0-flash at gaano kalaki ang context window?: Sa API, ito ay nagkakahalaga ng $0.02 kada milyon input tokens at $0.06 kada milyon output tokens, na may 262,144-token context window.
Paano naiiba ang Ling-3.0-flash sa naunang flagship ng inclusionAI?: Ang Ling-3.0-flash ay may humigit-kumulang 12% ng kabuuang parameters ng naunang Ling-2.6-1T model, ngunit iniulat ng gumawa na ito ay katumbas o mas mahusay pa sa predecessor sa mga pangunahing benchmark, kasama ang dagdag na benepisyo ng hybrid-linear architecture na dinisenyo para sa long-context at agentic efficiency.

Hatol ng Kapitan
Isang tunay na epektibong MoE na ginawa para sa mga agents — ang presyo at open weights ay nagpapadali para seryosong suriin ito.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Muse Spark 1.3 Contributor

TEXT / LLM

DeepSeek V3.1 Terminus

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Ling 3.0 Flash ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm inclusionai pangangatwiran mga ahente pag-coding mahabang konteksto lokal

Mag-browse ayon sa pamilya ng model