Чи можна запускати Ling 3.0 Flash Sante локально?

Ні. Ваги не публічні, модель доступна лише через API InclusionAI.

Скільки коштує і який розмір контексту?

Ціна $0.04 за мільйон вхідних токенів і $0.12 за мільйон вихідних токенів, з вікном контексту 262,144 токенів.

Ling 3.0 Flash Sante

3658°

#llm #inclusionai #логіка #дослідження #агенти #довгий контекст

Запустити модель

Пропозиції / Реклама

OpenRouter Термінал / API

Платити за токен

Спілкуйся з цією моделлю у браузері або викликай її з коду за допомогою одного API ключа.

inclusionAI | контекст 262 144 токени | $0.04/млн вхід, $0.12/млн вихід. Ling 3.0 Flash Sante — модель mixture-of-experts, орієнтована на здоров’я та медицину від InclusionAI, побудована на базі Ling 3.0 Flash з 5.1 млрд активних параметрів із 124 млрд загальних. Вона призначена для медичного мислення, клінічної безпеки, пошуку на основі доказів та довготривалих медичних завдань, зберігаючи загальні можливості у мисленні, кодуванні та агентських завданнях.

Посібники до цієї моделі

10 найдешевших альтернатив ChatGPT у 2026 році: безкоштовні локальні моделі, безкоштовні тарифи та фіксовані плани

Відкриті ваги проти відкритого коду проти лише API: що тобі насправді дозволено робити

Усі посібники

Нотатки капітана

Написано Captain, головним редактором

Нотатки від 2026-10-13

Ling 3.0 Flash Sante — це модель mixture-of-experts з фокусом на здоров’я від InclusionAI, що працює з 5.1 млрд активних параметрів із загального пулу 124 млрд. Вона спеціально створена для медичного логічного мислення, клінічної безпеки та доказового пошуку, зберігаючи при цьому загальні можливості логіки та кодування. При ціні $0.04 за мільйон вхідних токенів вона орієнтована на розробників, які створюють додатки, пов’язані зі здоров’ям, з обмеженим бюджетом.

Відомий за

Медичне логічне мислення та доказовий пошук як основні цілі дизайну.
Фокус на клінічній безпеці, вбудований у архітектуру, а не доданий пізніше.
Дизайн MoE: 5.1 млрд активних параметрів із 124 млрд загальних забезпечує ефективність інференсу.
Вікно контексту 262,144 токенів підходить для довгих клінічних документів і історій хвороби.
Зберігає загальні можливості логіки, кодування та агентські функції поряд із медичною спеціалізацією.

Зверніть увагу на

Ваги не публічні; ви прив’язані до API InclusionAI без можливості локального розгортання.
Медичні результати все одно потребують клінічного огляду — жодна модель ШІ не замінить ліцензованого фахівця.
Не опубліковано деталі моделі, тому дані для донавчання та оцінка безпеки невідомі.

Найкраще для

Міркування

Дослідження

Агенти та використання інструментів

Довгий контекст

Бюджет

Підказки для спроби

Проходження диференційної діагностики

58-річна жінка звернулася з прогресуючою задишкою при навантаженні протягом трьох місяців, набряками обох гомілок і BNP 480 пг/мл. Її ЕКГ показує блокаду лівої ніжки пучка Гіса. Пройдіть диференційну діагностику, ранжуйте найбільш ймовірні причини за ймовірністю та опишіть три наступні дослідження, які ви б призначили, із поясненням.

Перевірка взаємодії ліків

Пацієнту призначено варфарин 5 мг на день, метформін 1000 мг двічі на день і лізиноприл 10 мг на день. Тепер їхній сімейний лікар хоче додати кларитроміцин 500 мг двічі на день для лікування інфекції грудної клітки. Визначте клінічно значущі взаємодії, поясніть механізм кожної та запропонуйте, як лікар має їх контролювати.

Підсумок клінічного дослідження

Ось розділ методів і результатів рандомізованого контрольованого дослідження нового антигіпертензивного препарату. Підсумуйте первинні та вторинні кінцеві точки, оцініть ризик упередженості за стандартними критеріями та скажіть, чи достатні результати для зміни практики призначення і чому.

Порівняти з

Ling 3.0 Flash VL
Модель з відкритими вагами
контекст 131,072 токенів · $0.06/M вхід, $0.18/M вихід
Ling 3.0 Flash
Модель з відкритими вагами
контекст 262,144 токенів · $0.02/M вхід, $0.06/M вихід
Ling 3.1 Flash
Модель тільки з API
контекст 262,144 токенів · $0.07/M вхід, $0.22/M вихід
Ling 3.0 Flash Fin
Модель тільки з API
контекст 262,144 токенів · $0.04/M вхід, $0.12/M вихід

Більше текстових моделей від inclusionai

Питання, які задають люди

Чи можна запускати Ling 3.0 Flash Sante локально?: Ні. Ваги не публічні, модель доступна лише через API InclusionAI.
Скільки коштує і який розмір контексту?: Ціна $0.04 за мільйон вхідних токенів і $0.12 за мільйон вихідних токенів, з вікном контексту 262,144 токенів.
Чим Sante відрізняється від стандартного Ling 3.0 Flash?: Sante — це спеціалізована на здоров’ї версія Ling 3.0 Flash, налаштована для медичного логічного мислення, клінічної безпеки та доказового пошуку, тоді як базова модель Flash є загального призначення.

Вердикт капітана
Справді недорогий вхідний рівень для розробників медичних додатків, які потребують доменно орієнтованого медичного логічного мислення без передових цін.

Капітан пише ці нотатки на основі опису моделі та картки моделі. Ціни та розміри контексту вказані на момент написання і можуть змінюватися.

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

Як цей бал складається

Ця модель поки що не має даних про популярність з жодного джерела, тому вона має замінне число нижче за 7,000°, щоб списки залишалися повними. Вона ніколи не буде вище за модель з даними. Розподіл з’явиться тут, щойно джерело його надасть.

Глосарій: терміни, що тут використовуються

Оцінка популярності: Одне число, що показує, наскільки модель зараз використовується і потрібна, від 0° до 9,999°. Кожен список на цьому сайті, який називається найгарячішим, відсортований саме за цим числом.
Початкова оцінка: 7,000° — це стартова оцінка для кожної моделі з реальними даними. Шкала від 0° до 9,999°; частина нижче початкової оцінки відведена для моделей без даних, щоб модель з даними завжди була вище. Початкова оцінка однакова для всіх і нічого не вирішує; градуси вище неї — це власне вимірювання.
Еквіваленти завантажень: Все, що оцінка рахує як завантаження, підсумовано: самі завантаження, кожен торрент-сідер як 1,000, кожне зображення AI Horde і кожен запуск на сайті генерації як один.
Логарифмічна шкала: Рахунок по десятках, а не по одиницях: перехід від 1,000 до 10,000 завантажень додає ті ж градуси, що й від 10,000 до 100,000. Це не дає гігантам витіснити все інше.
Лайки: Вподобання і лайки з усіх джерел, вартістю половини завантаження на логарифмічній шкалі.
Швидкість прийняття: Скільки завантажень на день модель отримує зараз, за різницею між двома замірами джерела. Чверть ваги від терміну завантажень.
Виміряно та оцінено: Виміряно означає, що є два показники джерела, і різниця справжня. Оцінено означає, що відомий лише загальний показник за сьогодні, а минуле розподілено на весь час існування моделі; сайт показує, який саме варіант відображається.
Сідер: Хтось, хто тримає копію вагів онлайн, щоб інші могли завантажувати через торрент, або хостинг-дзеркало, що робить те саме. Кожен такий рахується як 1000 завантажень.
AI Horde: Добровільна мережа, яка безкоштовно генерує зображення на пожертвуваних комп’ютерах. Кількість зображень, створених з моделлю, публічна, і кожне рахується як одне завантаження.
Сайти генерації: Сайти, які розміщують власні копії моделі і дозволяють людям генерувати з нею, наприклад PixAI, SeaArt і Yodayo. Їхні завантаження рахується так само, як у Civitai, а кожен запуск генерації — як одне завантаження.
Токени OpenRouter: Текстова модель, що обслуговується через API, як Claude або GPT, не має ваг для завантаження, тому її використання вимірюється токенами: частинами тексту, які вона прочитала і написала через OpenRouter, шлюз, який використовують багато додатків, за останні 30 днів. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Повна модель (чекпойнт): Самі ваги, файл, який генерує самостійно. Має бонус, бо від нього залежать додатки.
LoRA та embedding: Малі додаткові файли, які направляють чужі ваги в певний стиль, персонажа чи концепцію. Вони не можуть працювати самі по собі.
Сімейство та ваги: База, на якій побудована модель, наприклад SD 1.5, SDXL, Flux або Wan. Кожна модель успадковує дату виходу вагів свого сімейства.
Вік: Віднімається градус за те, як давно вийшли ваги сімейства: 150° за рік, максимум 750°. Це зберігає старі завантаження, які мали роки, щоб накопичитись, заморожуючи їх на верху списку.
Підсилення сімейства: Невеликий, обмежений поштовх для LoRA сімейства, яке цей сайт зараз просуває, завжди вказується в розподілі.
Оцінка заміщення: Стабільне число нижче мінімуму, яке дають моделі, про яку ще немає даних, щоб списки були повними. Воно ніколи не вище за модель з даними.
Новинка! (період очікування): Модель віком менше 7 днів показує Новинка! замість оцінки і не займає місце в рейтингах. Її оцінка обчислюється з першого дня, але модель віком один день росте швидше за все, тому без очікування #1 тижня завжди була б та, що вийшла вчора, а не та, що трималась тиждень.
Тренд: Як зростання моделі за період порівнюється зі звичайним зростанням моделей за той самий період. Швидше за звичайне — це підйом, повільніше — спад.
Типова модель: Середина каталогу: половина моделей з показником зросла швидше за цей період, половина повільніше.

Схожі моделі

Моделі ШІ для генерації зображень, відео та тексту

Ling 3.0 Flash Sante — це текстова модель для сімейства Text / LLM, представлена на ModelTrends.ai, каталозі лише для читання відкритих моделей ШІ для зображень, відео та тексту. Порівняйте її з іншими моделями Text / LLM і перевірте бал популярності, щоб побачити тренд.

Більше моделей Text / LLM Більше Text / LLM Текст / LLM llm inclusionai логіка дослідження агенти довгий контекст бюджет

Перегляд за сімейством моделей