Czy Ling 3.0 Flash VL może działać lokalnie?

Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face. Pamiętaj, że całkowita liczba parametrów to 124 mld, więc lokalne wdrożenie wymaga znacznego sprzętu, mimo że aktywnych jest tylko 5,5 mld parametrów na token — sprawdź przewodnik VRAM przed podjęciem decyzji.

Ile kosztuje i jak długie jest okno kontekstowe?

Przez API kosztuje 0,02 USD za milion tokenów wejściowych i 0,06 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 256K tokenów.

Czym wersja VL różni się od Ling 3.0 Flash?

Ling 3.0 Flash to model tylko tekstowy; wariant VL dodaje wizualny enkoder ViT i kodowanie czasowe VideoRoPE, integrując rozumienie obrazów i wideo w ten sam pipeline rozumowania i agentowy, zamiast traktować wizję jako osobny moduł.

▲

19.3%

ten tydzień

Ling 3.0 Flash VL

8450°

#llm #inclusionai #wizja #wideo #rozumowanie #agenci

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

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.

Poradniki do tego modelu

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Otwarte wagi vs otwarte źródła vs tylko API: co naprawdę możesz robić

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

Ling 3.0 Flash VL to multimodalny model o otwartych wagach od InclusionAI: 124-miliardowy rzadki MoE, który aktywuje tylko 5,5 mld parametrów na token, z natywnym rozumieniem obrazów i wideo wbudowanym w pipeline rozumowania, a nie dodanym osobno. Okno kontekstowe 256K oraz hybrydowe tryby natychmiastowego i rozumowego działania czynią go wyjątkowo zdolnym przy niskim koszcie inferencji. Przy 0,02 USD za milion tokenów wejściowych jest odpowiedni dla deweloperów potrzebujących wizji i agentowych przepływów pracy bez rachunku za model czołowy.

Znany z

Natywne rozumowanie wizualne: wizja zasila planowanie i weryfikację, nie tylko opis.
Efektywność rzadkiego MoE: 124 mld parametrów ogółem, tylko 5,5 mld aktywnych na token.
Okno kontekstowe 256K radzi sobie z długimi dokumentami, filmami i rozbudowaną historią agenta.
Kodowanie VideoRoPE wspiera rozumienie czasowe, lokalizację zdarzeń i pytania do długich filmów.
Wywoływanie narzędzi i możliwości wizualnego agenta do zadań webowych i interfejsów oprogramowania.

Uważaj na

124 mld parametrów ogółem oznacza, że lokalne wdrożenie wymaga poważnego sprzętu mimo niskiej liczby aktywnych parametrów.
Tryb myślenia jest domyślnie włączony; trzeba to uwzględnić w aplikacjach wrażliwych na opóźnienia.
Producent nie opublikował szczegółowych warunków licencji na tej stronie — sprawdź repozytorium Hugging Face przed użyciem komercyjnym.

Najlepszy do

Wizja

Agenci i użycie narzędzi

Rozumowanie

Długi kontekst

Działa lokalnie

Podpowiedzi do wypróbowania

Analiza wykresu lub dokumentu

Dołącz obraz wykresu, tabeli lub zeskanowanego dokumentu. Opisz, co przedstawia, zidentyfikuj trendy lub anomalie oraz wyodrębnij trzy najważniejsze liczby jako uporządkowaną listę z jednozdaniowym wyjaśnieniem każdej.

Agent wizualny: mapowanie UI

Dołącz zrzut ekranu strony internetowej lub aplikacji desktopowej. Wypisz wszystkie widoczne elementy interaktywne, opisz, do czego służy każdy z nich, a następnie napisz krok po kroku sekwencję działań, którą skrypt mógłby wykonać, aby zalogować się i przejść do ustawień konta.

Wieloetapowe rozumowanie wizualne

Dołącz obraz zawierający zadanie matematyczne, łamigłówkę logiczną lub diagram z oznaczonymi częściami. Rozwiąż problem krok po kroku, korzystając wyłącznie z informacji widocznych na obrazie, pokaż rozumowanie na każdym etapie i jasno podaj ostateczną odpowiedź.

Porównaj z

Ling 3.0 Flash Sante
Model tylko z API
Kontekst 262,144 tokenów · $0.04/M wejście, $0.12/M wyjście
Ling 3.1 Flash
Model tylko z API
Kontekst 262,144 tokenów · $0.07/M wejście, $0.22/M wyjście
Ling 3.0 Flash
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.02/M wejście, $0.06/M wyjście
Ling 3.0 Flash Fin
Model tylko z API
Kontekst 262,144 tokenów · $0.04/M wejście, $0.12/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od inclusionai

Pytania, które ludzie zadają

Czy Ling 3.0 Flash VL może działać lokalnie?: Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face. Pamiętaj, że całkowita liczba parametrów to 124 mld, więc lokalne wdrożenie wymaga znacznego sprzętu, mimo że aktywnych jest tylko 5,5 mld parametrów na token — sprawdź przewodnik VRAM przed podjęciem decyzji.
Ile kosztuje i jak długie jest okno kontekstowe?: Przez API kosztuje 0,02 USD za milion tokenów wejściowych i 0,06 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 256K tokenów.
Czym wersja VL różni się od Ling 3.0 Flash?: Ling 3.0 Flash to model tylko tekstowy; wariant VL dodaje wizualny enkoder ViT i kodowanie czasowe VideoRoPE, integrując rozumienie obrazów i wideo w ten sam pipeline rozumowania i agentowy, zamiast traktować wizję jako osobny moduł.

Wyrok kapitana
Naprawdę tani punkt wejścia do pracy z wizją i agentami, a otwarte wagi oznaczają, że nie jesteś związany z jednym API.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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

Trend popularności: Ling 3.0 Flash VL

Wynik heat od 10 Sep 2026

Wskaźnik popularności

8,450°

Ten tydzień

▲

19.3%

8,427° wtedy, 8,450° teraz

Ten miesiąc

▲

243%

8,288° wtedy, 8,450° teraz

Ostatni rok

n/a

Jeszcze nie wydano/śledzono

7,000°

Podstawa

Skala idzie od 0° do 9 999°. Wszystko poniżej 7,000° jest zarezerwowane dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych: model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi na tej podstawie, a pomiary wypełniają stopnie powyżej niej. Podstawa nic nie mówi o modelu; to stopnie powyżej niej robią różnicę i to one rozróżniają modele.

+1,450°

Tokeny OpenRouter

682,291,361,460 tokenów przetworzonych przez ten model przez OpenRouter w ciągu ostatnich 30 dni, razem zapytania i odpowiedzi. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie w terminie pobrań, łącznie 68,229; tokeny z ostatniego dnia wchodzą do wskaźnika adopcji. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

Pokaż szczegóły

Każdą liczbę na tej stronie można sprawdzić. Wynik popularności tego modelu to 8,450°, a tutaj jest zbudowany krok po kroku, z bieżącym sumowaniem po każdym składniku: podstawa, stopnie dodawane przez każde źródło, bonus za rodzaj modelu oraz odejmowanie za wiek wag. Kolory odpowiadają zakresom na wykresie powyżej. Na końcu znajduje się słownik, który wyjaśnia każde pojęcie.

1
Zacznij od podstawy.
Dlaczego 7,000°, a nie zero: skala idzie od 0° do 9 999°, a część poniżej 7,000° jest zarezerwowana dla modeli, o których żadne źródło jeszcze nie raportuje, które mają tam zastępczą wartość, by listy były kompletne i nigdy nie wyprzedzały modeli z danymi. 7,000° to punkt startowy dla danych pomiarowych. Model z prawdziwymi danymi, ale prawie bez pobrań, stoi tutaj; wszystko co dalej to pomiary, a przestrzeń powyżej podstawy mieści dziesięć dziesięciokrotnych kroków w pobraniach po 300° każdy. Podstawa jest taka sama dla każdego modelu, więc nic nie decyduje; decydują stopnie powyżej niej.
7,000°
bieżąca suma
2
Dodaj pobrania.
68,229 równoważników pobrań łącznie, z Tokeny OpenRouter. Dziesięć razy więcej pobrań dodaje ten sam 300°, więc rozmiar ma znaczenie, ale nigdy nie dominuje wyniku.
+1,450°
8,450°
bieżąca suma
=
Wynik heat.
Pozycja tego modelu na każdej liście na tej stronie. Nic innego tego nie zmienia.
8,450°

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Jak popularność tego modelu zmieniała się w porównaniu do reszty katalogu: jego wzrost w pobraniach, polubieniach i użyciu w każdym okresie, mierzony względem typowego wzrostu modelu w tym samym czasie, wraz z jego wynikiem heat score. Powyżej typowego wzrostu oznacza wzrost, poniżej spadek. Przeszłość jest odtwarzana na podstawie dzisiejszych sum, pierwszego dnia modelu i zmierzonej prędkości pobrań, jeśli są dwa odczyty; model, który nie istniał na początku okresu, pokazuje n/d.

Podobne modele

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Ling 3.0 Flash VL to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm inclusionai wizja wideo rozumowanie agenci długi kontekst lokalny

Przeglądaj według rodziny modeli