Ling 3.0 Flash
Red Neuronal
Ling 3.0 Flash API: modelo de arquitectura Mixture-of-Experts de 124B de parámetros, diseñado para ahorro de tokens e inferencia de agentes.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 262 144 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 32 768 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Ling 3.0 Flash?
Ling 3.0 Flash es un modelo de lenguaje con arquitectura Mixture-of-Experts: tiene 124 mil millones de parámetros, pero activa unos 5,1 mil millones por token, lo que hace que cada respuesta sea más eficiente computacionalmente. Los desarrolladores priorizaron el ahorro de tokens y la inferencia de agentes en producción, es decir, largas cadenas de llamadas donde el modelo trabaja en una serie de pasos. En BotHub, Ling 3.0 Flash está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: paga con tarjeta rusa en rublos y solo por los tokens consumidos, que no caducan. Acceda a más de 250 modelos en la misma ventana para comparar respuestas. Su API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. El tráfico está cifrado con AES-GCM; para empresas, ofrecemos contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y panel de administración con límites. Es ideal para crear agentes con herramientas externas, procesar solicitudes masivas, ayudar con código y registros, o mantener servicios donde el costo por solicitud es clave.Preguntas frecuentes sobre Ling 3.0 Flash
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de inclusionai con un contexto de 262 144 tokens. Analiza documentos largos, trabaja con código y responde preguntas sobre archivos e imágenes cargados. Es adecuado para análisis, soporte, preparación de textos y escenarios que requieren manejar grandes volúmenes de material.
En una respuesta, el modelo genera hasta 32 768 tokens, lo que equivale a decenas de páginas de texto coherente. Suficiente para análisis extensos, artículos largos o fragmentos de código grandes. Si necesita más, continúe la generación en la siguiente solicitud: el contexto de 262 144 tokens ayuda a no perder el hilo.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado: antes de la respuesta final, el modelo construye una cadena de pasos. Esto ayuda en lógica, matemáticas, análisis multietapa y depuración de código. En consultas simples la diferencia es pequeña, pero en condiciones complejas la precisión es notablemente mayor.
Sí, admite ambos: el modelo realiza llamadas a funciones (function calling) y devuelve JSON estructurado. Es fácil de conectar a servicios externos, bases de datos y herramientas internas. En BotHub, esto funciona a través de una API compatible con OpenAI, por lo que puede cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos sí, el modelo los acepta junto con el texto: pídale que analice una captura de pantalla, esquema, tabla o archivo completo. No tenemos datos sobre audio y video. El modelo responde con texto; no se especifica la generación de otros formatos.
No tenemos datos específicos sobre la calidad en ruso, por lo que no haremos promesas. Pruébelo con su tarea: envíe una consulta típica y compárela con otro modelo en la misma ventana. La interfaz de BotHub está en ruso, se paga con tarjetas rusas y no requiere VPN.