Ling 3.1 Flash
Red Neuronal
Ling 3.1 Flash: modelo de razonamiento híbrido de inclusionAI, arquitectura MoE, 25B de parámetros activos de 560B, acceso vía API BotHub
Características
- Entrada
- texto, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 262 144 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 235 929 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 3.1 Flash?
Ling 3.1 Flash es un modelo de lenguaje de inclusionAI basado en la arquitectura mixture-of-experts: de 560 mil millones de parámetros, se activan unos 25 mil millones por solicitud, lo que permite que esta arquitectura pesada funcione de manera eficiente. El modo de razonamiento híbrido permite al modelo responder directamente o desarrollar una cadena de pensamiento cuando la tarea requiere un análisis secuencial. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: paga con tarjeta rusa en rublos y solo por los tokens consumidos, que no caducan. En la misma ventana, tiene acceso a más de 250 redes neuronales para comparar respuestas, y una API compatible con OpenAI evita reescribir integraciones al cambiar de modelo. El tráfico está cifrado con AES-GCM, el historial no se guarda y, para empresas, ofrecemos contrato, facturación, EDI y panel de administración con límites. Utilice Ling 3.1 Flash para resolver problemas lógicos y matemáticos, trabajar con código y depuración, analizar documentos de trabajo, preparar resúmenes analíticos y como backend para servicios multimodales.Preguntas frecuentes sobre Ling 3.1 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.
ling-3.1-flash es un modelo de texto de inclusionai: escribe y edita textos, analiza código, ayuda con la refactorización y depuración, y resuelve problemas de lógica y STEM. Acepta documentos, por lo que es adecuado para analizar informes largos, especificaciones y correspondencia. Contexto: 262,144 tokens.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 32,768 tokens. Esto es suficiente para un artículo extenso, un análisis detallado de un documento o un módulo de código grande completo, sin necesidad de dividirlo. Si necesita más, simplemente pida continuar; el contexto de 262,144 tokens mantendrá toda la conversación anterior.
Sí, el modelo tiene un modo de razonamiento: antes de la respuesta final, desglosa la tarea paso a paso. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, análisis de código y revisión de documentos, donde es importante derivar la respuesta secuencialmente en lugar de adivinarla.
Sí, ling-3.1-flash admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON: el modelo elige la herramienta, inserta los argumentos y devuelve la respuesta en el esquema especificado. A través de la API de BotHub compatible con OpenAI, es fácil integrarlo en agentes y pipelines, permitiendo cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Además de texto, el modelo acepta documentos: puede cargar un archivo y pedir que lo resuma, compare secciones o extraiga datos a una tabla. La recepción de imágenes, audio y video no está indicada en nuestros datos, por lo que para esas tareas es más conveniente elegir un modelo multimodal en BotHub, en la misma ventana.
No tenemos datos sobre la calidad del trabajo con el idioma ruso, por lo que no haremos promesas. Lo más fácil es comprobarlo usted mismo: plantee al modelo una tarea real en BotHub, compare la respuesta con otros modelos en la misma ventana y pague solo por los tokens consumidos; no se requiere suscripción.