Ling 3.0 Flash
Réseau Neuronal
Ling 3.0 Flash API : modèle d'architecture Mixture-of-Experts de 124 milliards de paramètres, conçu pour l'économie de jetons et l'inférence agent.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Ling 3.0 Flash?
Ling 3.0 Flash est un modèle linguistique basé sur l'architecture Mixture-of-Experts : il compte 124 milliards de paramètres, mais environ 5,1 milliards sont activés par jeton, ce qui rend chaque réponse plus économe en calculs. Les développeurs ont mis l'accent sur deux priorités : l'économie de jetons et l'inférence agent en production, c'est-à-dire de longues chaînes d'appels où le modèle fonctionne non pas en une seule réponse, mais par une série d'étapes. Sur BotHub, Ling 3.0 Flash est accessible sans VPN ni carte étrangère : vous payez avec une carte russe en roubles et uniquement pour les jetons réellement consommés, qui n'expirent pas avec le temps. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre pour comparer les réponses et basculer facilement. L'API unique compatible OpenAI permet de changer de modèle dans le code sans réécrire l'intégration. Le trafic est chiffré en AES-GCM, et pour les entreprises, nous proposons des contrats, des factures, l'EDI et un panneau d'administration avec des limites. Utile pour créer un agent avec des outils externes, traiter massivement des requêtes similaires, aider au code et à l'analyse de logs, ou maintenir un service opérationnel où le coût de chaque appel est crucial.Questions fréquentes sur Ling 3.0 Flash
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Il s'agit d'un modèle textuel d'inclusionai avec un contexte de 262 144 jetons. Il analyse de longs documents, travaille avec du code, répond aux questions sur les fichiers et images téléchargés. Adapté à l'analyse, au support, à la préparation de textes et aux scénarios nécessitant de traiter un grand volume de matériel.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 32 768 jetons, soit des dizaines de pages de texte cohérent. Suffisant pour une analyse volumineuse, un long article ou un gros fragment de code. Si le matériel est plus important, poursuivez la génération avec la requête suivante : le contexte de 262 144 jetons aide à ne pas perdre le fil.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé par nos données : avant la réponse finale, le modèle construit une chaîne d'étapes. Cela aide pour la logique, les mathématiques, l'analyse multi-étapes et le débogage de code. Sur des requêtes simples, la différence est minime, mais sur des conditions complexes, la précision est nettement supérieure.
Oui, il prend en charge les deux : le modèle appelle des fonctions (function calling) et renvoie du JSON structuré. Il est facile à connecter à des services externes, des bases de données et des outils internes. Sur BotHub, cela fonctionne via une API unique compatible OpenAI, permettant de changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Images et documents, oui, le modèle les accepte en entrée avec du texte : demandez-lui d'analyser une capture d'écran, un schéma, un tableau ou un fichier entier. L'audio et la vidéo ne sont pas mentionnés dans nos données. Le modèle répond par du texte ; la génération d'autres formats n'est pas indiquée.
Nous n'avons pas de données spécifiques sur la qualité du travail en français, nous ne ferons donc aucune promesse. Testez-le sur votre tâche : envoyez une requête type et comparez avec un autre modèle dans la même fenêtre. L'interface BotHub est en russe, le paiement se fait par cartes russes, aucun VPN n'est nécessaire.