Ling 3.0 Flash VL
Red Neuronal
Ling 3.0 Flash VL es un modelo MoE multimodal de InclusionAI: entiende imágenes y texto, disponible vía API en BotHub.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 131 072 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 VL?
Ling 3.0 Flash VL es una evolución de Ling 3.0 Flash de InclusionAI: la misma arquitectura MoE de 124 mil millones de parámetros con 5.5 mil millones activos, pero con percepción visual nativa y capacidades lingüísticas mejoradas. El modelo acepta imágenes junto con texto y analiza lo que ve en un diálogo general, sin necesidad de un servicio separado para imágenes. A través de BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, y usted paga por uso de tokens en rublos, sin suscripción, y los tokens no utilizados no caducan. En una sola ventana hay más de 250 modelos: puede cambiar y comparar respuestas, y una API única compatible con OpenAI conecta el modelo a su producto y permite reemplazarlo por otro sin reescribir la integración. Los datos se cifran mediante AES-GCM y no se guardan; las empresas tienen acceso a contratos, facturas, EDI y un panel de administración con límites. Es útil cuando necesita describir el contenido de una imagen, extraer significado de una captura de pantalla de interfaz o esquema, comparar una imagen con una tarea de texto, crear un asistente de soporte multimodal o procesar un flujo de materiales visuales a través de la API.Preguntas frecuentes sobre Ling 3.0 Flash VL
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.
El modelo acepta texto, documentos e imágenes, y responde con texto. Es adecuado para analizar archivos y capturas de pantalla, extraer datos de tablas y esquemas, trabajar con código, análisis y escenarios de agentes: tiene modo de razonamiento y llamada a funciones. Contexto: 131 072 tokens.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 32 768 tokens, suficiente para un análisis detallado de un documento, un artículo largo o un fragmento de código grande. Si necesita un texto más extenso, divida la tarea en partes: el contexto de entrada de 131 072 tokens permite mantener todo el historial a mano.
Sí, el modelo tiene un modo de razonamiento: antes de responder, procesa la tarea paso a paso. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, depuración de código y análisis de documentos largos. Tenga en cuenta que el razonamiento consume tokens de salida y aumenta ligeramente el tiempo de respuesta.
Sí, se admiten la llamada a funciones y la salida estructurada en JSON. El modelo se puede conectar a sus herramientas, bases de datos y servicios externos, y recibir la respuesta estrictamente según el esquema. Funciona a través de la API única de BotHub compatible con OpenAI, por lo que puede cambiar de modelo más tarde sin reescribir la integración.
El modelo acepta imágenes y documentos; puede enviar una captura de pantalla, un esquema, un escaneo o un PDF y pedir que analice el contenido. No hay información sobre audio y video en nuestros datos, por lo que para esos archivos es más seguro elegir un modelo especializado: está disponible en la misma ventana de BotHub.
No tenemos mediciones específicas sobre el idioma ruso en nuestros datos, por lo que no prometemos nada aquí; evalúe la calidad en sus propias tareas, es rápido. La interfaz de BotHub está en ruso, el acceso desde Rusia es sin VPN ni tarjeta extranjera, el pago es con tarjetas rusas y los tokens no caducan.