Чи можна запускати Ling 3.0 Flash VL локально?

Так, ваги відкриті і доступні на Hugging Face. Зверніть увагу, що загальна кількість параметрів 124 млрд, тому локальне розгортання вимагає значного обладнання, навіть незважаючи на те, що активних параметрів лише 5.5 млрд на токен — перевірте гайд по VRAM перед початком.

Скільки коштує і який розмір контексту?

Через API ціна $0.02 за мільйон вхідних токенів і $0.06 за мільйон вихідних токенів, з вікном контексту 256К токенів.

Чим версія VL відрізняється від Ling 3.0 Flash?

Ling 3.0 Flash — це модель лише для тексту; варіант VL додає візуальний енкодер ViT і часовий кодер VideoRoPE, інтегруючи розуміння зображень і відео у той самий конвеєр логіки та агентських функцій, а не як окремий модуль.

▲

19.5%

цього тижня

Ling 3.0 Flash VL

8450°

#llm #inclusionai #бачення #відео #логіка #агенти

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 | 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.

Посібники до цієї моделі

Найкращі локальні LLM за випадками використання (жовтень 2026): правильна відкрита модель для кожного завдання

Скільки VRAM мені справді потрібно для локального ШІ?

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

Що таке файл GGUF? Пояснення квантизованих моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)

Усі посібники

Нотатки капітана

Написано Captain, головним редактором

Нотатки від 2026-10-13

Ling 3.0 Flash VL — це мультимодальна модель з відкритими вагами від InclusionAI: розріджена MoE з 124 млрд параметрів, що активує лише 5.5 млрд параметрів на токен, з вбудованим розумінням зображень і відео у конвеєр логіки, а не як додатковий модуль. Вікно контексту 256К і гібридні режими миттєвого та логічного мислення роблять її надзвичайно потужною за вартістю інференсу. При $0.02 за мільйон вхідних токенів вона підходить розробникам, які потребують зору та агентських робочих процесів без рахунку за модель найвищого рівня.

Відомий за

Вбудоване візуальне логічне мислення: зір впливає на планування та перевірку, а не лише на опис.
Ефективність розрідженої MoE: 124 млрд загальних параметрів, лише 5.5 млрд активних на токен.
Вікно контексту 256К обробляє довгі документи, відео та розширену історію агента.
Кодування VideoRoPE підтримує часові розуміння, локалізацію подій і запити по довгих відео.
Виклики інструментів і візуальні агентські можливості для веб- та програмних інтерфейсів.

Зверніть увагу на

124 млрд загальних параметрів означають, що локальне розгортання потребує серйозного обладнання, незважаючи на низьку кількість активних параметрів.
Режим мислення увімкнено за замовчуванням; це потрібно враховувати в додатках, чутливих до затримок.
Виробник не опублікував детальні умови ліцензії на цій сторінці — перевірте репозиторій Hugging Face перед комерційним використанням.

Найкраще для

Зір

Агенти та використання інструментів

Міркування

Довгий контекст

Працює локально

Підказки для спроби

Аналіз діаграми або документа

Прикріпіть зображення діаграми, таблиці або відсканованого документа. Опишіть, що воно показує, визначте тренди або аномалії, і витягніть три найважливіші цифри у вигляді структурованого списку з однорядковим поясненням для кожної.

Візуальний агент: карта UI

Прикріпіть скріншот веб-сторінки або десктопного додатку. Перерахуйте всі інтерактивні елементи, які бачите, опишіть, що робить кожен, а потім напишіть покрокову послідовність дій, яку скрипт міг би виконати для входу в систему та переходу до налаштувань акаунту.

Багатокрокове візуальне логічне мислення

Прикріпіть зображення з математичною задачею, логічною головоломкою або діаграмою з позначеними частинами. Покроково розв’яжіть задачу, використовуючи лише інформацію на зображенні, покажіть логіку на кожному кроці і чітко сформулюйте кінцеву відповідь.

Порівняти з

Ling 3.0 Flash Sante
Модель тільки з API
контекст 262,144 токенів · $0.04/M вхід, $0.12/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
Модель з відкритими вагами
контекст 262,144 токенів · $0.02/M вхід, $0.06/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 VL локально?: Так, ваги відкриті і доступні на Hugging Face. Зверніть увагу, що загальна кількість параметрів 124 млрд, тому локальне розгортання вимагає значного обладнання, навіть незважаючи на те, що активних параметрів лише 5.5 млрд на токен — перевірте гайд по VRAM перед початком.
Скільки коштує і який розмір контексту?: Через API ціна $0.02 за мільйон вхідних токенів і $0.06 за мільйон вихідних токенів, з вікном контексту 256К токенів.
Чим версія VL відрізняється від Ling 3.0 Flash?: Ling 3.0 Flash — це модель лише для тексту; варіант VL додає візуальний енкодер ViT і часовий кодер VideoRoPE, інтегруючи розуміння зображень і відео у той самий конвеєр логіки та агентських функцій, а не як окремий модуль.

Вердикт капітана
Справді недорогий вхідний рівень для роботи з зором і агентами, а відкриті ваги означають, що ви не прив’язані до одного API.

Картка моделі на Hugging Face

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

Also ranked: #57 Hottest Text / LLM model · #57 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Тренд популярності Ling 3.0 Flash VL

Показник популярності з 10 Sep 2026

Оцінка популярності

8,450°

Цього тижня

▲

19.5%

8,426° тоді, 8,450° зараз

Цього місяця

▲

250%

8,284° тоді, 8,450° зараз

За минулий рік

n/a

Ще не випущено/не відстежується

7,000°

Основний рівень

Шкала йде від 0° до 9 999°. Все, що нижче за 7,000°, відведено для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, і вони мають замінне число, щоб списки були повними. 7,000° — це початок виміряних даних: модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть на цьому рівні, а вимірювання додають градуси вище. Основний рівень нічого не говорить про модель; тільки градуси вище його відрізняють одну модель від іншої.

+1,450°

Токени OpenRouter

682,291,361,460 токенів ця модель обробила через OpenRouter за останні 30 днів, разом підказки та відповіді. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження в терміні завантажень, всього 68,229; токени останнього дня додаються до коефіцієнта прийняття. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

Показати детальний розподіл

Кожне число на цьому сайті можна перевірити. Оцінка популярності цієї моделі становить 8,450°, і тут вона побудована по одному інгредієнту за раз, з поточним підсумком після кожного: основа, градуси, які додає кожне джерело, бонус за тип моделі та віднімання за вік ваг. Кольори відповідають діапазонам на діаграмі вище. Глосарій в кінці пояснює кожен термін.

1
Почни з основного рівня.
Чому 7,000°, а не нуль: шкала йде від 0° до 9 999°, і частина нижче за 7,000° відведена для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, які мають замінне число, щоб списки були повними і ніколи не перевищували модель з даними. 7,000° — це початок виміряних даних. Модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть тут; все, що далі, — це вимірювання, а простір вище основного рівня містить десять десятикратних кроків у завантаженнях по 300° кожен. Основний рівень однаковий для всіх моделей, тому він нічого не вирішує; градуси вище нього — ось що вирішує.
7,000°
поточний підсумок
2
Додай завантаження.
Всього 68,229 еквівалентів завантажень з Токени OpenRouter. Десятикратне збільшення завантажень додає ті ж 300°, тож розмір важливий, але не домінує у рейтингу.
+1,450°
8,450°
поточний підсумок
=
Оцінка популярності.
Де ця модель стоїть у кожному списку на цьому сайті. Нічого іншого не впливає на цю оцінку.
8,450°

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.

Як популярність цієї моделі змінювалась у порівнянні з рештою каталогу: її зростання за кількістю завантажень, лайків і використання за кожен період, порівняно зі звичайним зростанням моделей за той же час, з урахуванням її рейтингу популярності на той момент. Вище звичайного зростання означає підйом, нижче — спад. Минуле відновлюється з сьогоднішніх підсумків, першого дня моделі та швидкості завантажень, якщо є два заміри; модель, якої не було на початку періоду, показує n/a.

Схожі моделі

Qwen3 Coder 480B A35B

TEXT / LLM

Qwen3 Coder Plus

TEXT / LLM

Моделі ШІ для генерації зображень, відео та тексту

Ling 3.0 Flash VL — 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 бачення відео логіка агенти довгий контекст локально

Перегляд за сімейством моделей