Maaari ko bang patakbuhin ang Ling 3.0 Flash Fin nang lokal?

Hindi. Hindi inilabas ng InclusionAI ang open weights para sa modelong ito, kaya API-only ito at hindi maaaring i-self-host.

Magkano ang halaga at gaano kalaki ang context?

Ang presyo ay $0.04 bawat milyon input tokens at $0.12 bawat milyon output tokens, na may 262,144-token context window.

Paano naiiba ang Ling 3.0 Flash Fin sa base Ling 3.0 Flash?

Ito ay nakabase sa Ling 3.0 Flash ngunit fine-tuned partikular para sa finance at investment workflows; ang base model ay general-purpose assistant.

Ling 3.0 Flash Fin

3036°

#llm #inclusionai #pangangatwiran #pananaliksik #mahabang konteksto #pagkuha ng datos

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 | $0.04/M input, $0.12/M output. Ang Ling 3.0 Flash Fin ay isang finance-focused mixture-of-experts model mula sa InclusionAI, na itinayo sa Ling 3.0 Flash na may 5.1B active parameters mula sa 124B total. Idinisenyo ito para sa mga real-world investment workflows na nangangailangan ng kumplikadong multi-step tasks at pangmatagalang pagpaplano at pagpapatupad, habang pinananatili ang pangkalahatang kakayahan sa reasoning, coding, at matematika.

Mga gabay para sa model na ito

Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano

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

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 Fin ay isang finance-specialised mixture-of-experts model mula sa InclusionAI, na nagpapatakbo ng 5.1B aktibong parameters mula sa 124B kabuuang pool. Ginawa ito para sa multi-step investment workflows at long-horizon planning tasks, habang pinapanatili ang matibay na general reasoning, coding, at math. Sa halagang $0.04 bawat milyon input tokens, ito ay naka-presyo para sa high-volume financial pipelines kaysa sa casual na paggamit.

Kilalang-kilala sa

Finance-domain focus: investment workflows, multi-step planning at execution
MoE architecture na nag-a-activate lamang ng 5.1B mula sa 124B parameters bawat forward pass
262,144-token context window na kaya ang mahahabang financial documents
Pinapanatili ang general reasoning, coding, at mathematics kasabay ng finance specialisation

Mag-ingat sa

Saradong weights: hindi mo ito mapapatakbo nang lokal o masusuri ang model
Ang finance specialisation ay maaaring magdulot ng pagbaba ng performance sa mga hindi kaugnay na general tasks
Walang inilathalang model card; hindi available ang internal evaluation details

Pinakamainam para sa

Mga prompt na subukan

Analyse an earnings release

Nirereview mo ang quarterly earnings release. Ang revenue ay $4.2B kumpara sa $3.9B consensus estimate. Ang operating margin ay bumaba ng 180 basis points year-over-year sa 14.2%. Ang management ay nagbigay ng guidance na ang susunod na quarter revenue ay $3.8B–$4.0B. Tukuyin ang tatlong pinakamahalagang signal para sa isang equity investor at ipaliwanag kung ano ang ibig sabihin ng bawat isa para sa stock.

Multi-step investment memo

Isang mid-cap industrial company ang nag-anunsyo na bibilhin nito ang isang mas maliit na kakumpitensya sa 12x EV/EBITDA, na pinondohan ng 60% na utang. Ipaliwanag ang mga pangunahing hakbang na dapat gawin ng isang analyst upang suriin kung ang deal na ito ay value-accretive, kabilang ang synergy assumptions, leverage impact, integration risk, at epekto sa credit profile ng acquirer.

Extract key terms from a covenant

Narito ang isang debt covenant clause mula sa credit agreement. Kunin: ang financial maintenance ratio na kinakailangan, ang testing frequency, ang cure right kung mayroon, at ang consequence ng breach. Ipakita ang iyong mga natuklasan bilang isang structured table. [Paste covenant text here]

Ihambing sa

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
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.02/M input, $0.06/M output
Ling 3.0 Flash Sante
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 Fin nang lokal?: Hindi. Hindi inilabas ng InclusionAI ang open weights para sa modelong ito, kaya API-only ito at hindi maaaring i-self-host.
Magkano ang halaga at gaano kalaki ang context?: Ang presyo ay $0.04 bawat milyon input tokens at $0.12 bawat milyon output tokens, na may 262,144-token context window.
Paano naiiba ang Ling 3.0 Flash Fin sa base Ling 3.0 Flash?: Ito ay nakabase sa Ling 3.0 Flash ngunit fine-tuned partikular para sa finance at investment workflows; ang base model ay general-purpose assistant.

Hatol ng Kapitan
Isang murang, long-context MoE na ginawa para sa financial workflows — kapaki-pakinabang kung madalas kang nasa investment documents, hindi naman kung hindi.

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

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

Ang Ling 3.0 Flash Fin 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 pananaliksik mahabang konteksto pagkuha ng datos

Mag-browse ayon sa pamilya ng model