Ling 3.0 Flash Sante
Red Neuronal
Ling 3.0 Flash Sante: modelo MoE de InclusionAI para salud y medicina, disponible a través de la API de BotHub.
Características
- Entrada
- texto, 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)
import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI({
apiKey: '<your bothub access token>',
baseURL: 'https://openai.bothub.chat/v1'
});
// Sync - Text generation
async function main() {
const chatCompletion = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'ling-3.0-flash-sante',
});
}
// Async - Text generation
async function main() {
const stream = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'ling-3.0-flash-sante',
stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
}
}
main();
Cómo funciona Ling 3.0 Flash Sante?
Ling 3.0 Flash Sante es un modelo especializado de InclusionAI basado en Ling 3.0 Flash. Utiliza una arquitectura de mezcla de expertos (MoE): de 124 mil millones de parámetros, se activan unos 5.1 mil millones por solicitud, combinando el vasto conocimiento de una red grande con una computación eficiente. Su enfoque es la salud y la medicina, donde la terminología precisa y las formulaciones profesionales son clave. A través de BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza con tarjetas rusas en rublos según el uso (tokens consumidos), sin necesidad de suscripción. En la misma plataforma hay más de 250 modelos, y una API compatible con OpenAI permite cambiar entre ellos sin reescribir la integración. Las solicitudes están cifradas y las empresas disponen de contratos, facturas, EDI y un panel de administración con límites. Ling 3.0 Flash Sante se utiliza para analizar y estructurar textos médicos, dar soporte a servicios de referencia y chatbots, y preparar materiales educativos y prototipos de salud digital.Preguntas frecuentes sobre Ling 3.0 Flash Sante
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. Es adecuado para analizar documentos y materiales extensos, escribir y refactorizar código, depurar, explicar y realizar tareas que requieren razonamiento secuencial. Admite llamadas a funciones, por lo que es fácil de integrar en agentes y flujos de trabajo.
El límite de salida es de 32,768 tokens por respuesta. Esto es suficiente para análisis extensos, módulos de código grandes, documentación detallada o informes completos sobre documentos cargados. Si el material es más largo, divida la tarea: el contexto de 262,144 tokens permite mantener todo el proyecto en el diálogo.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado en nuestros datos. El modelo desglosa la tarea paso a paso antes de la respuesta final, lo que ayuda notablemente en matemáticas, lógica, análisis de código y análisis de documentos largos. Para preguntas simples no es necesario, pero en las complejas ofrece un resultado más preciso.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON. Usted describe las herramientas, el modelo elige la correcta y devuelve los argumentos en un formato predecible. A través de la API de BotHub, compatible con OpenAI, esto se conecta a su backend, y puede cambiar a otro modelo sin reescribir la integración.
Según nuestros datos, el modelo acepta texto y documentos como entrada: informes, contratos, especificaciones, artículos, registros. El gran contexto permite cargar varios archivos a la vez y trabajar con ellos en un mismo diálogo. Si necesita imágenes, audio o video, hay modelos multimodales disponibles en BotHub.
El modelo está diseñado para trabajar con textos multilingües, por lo que procesa correctamente documentos y consultas en ruso. La mejor forma de comprobar la calidad para su tarea es ejecutar un par de ejemplos reales y comparar el resultado con otros modelos: en BotHub esto se hace en una sola ventana, sin VPN ni tarjetas extranjeras.