Ling 3.0 Flash Sante
Réseau Neuronal
Ling 3.0 Flash Sante est un modèle MoE d'InclusionAI pour la santé et la médecine, disponible via l'API BotHub
Caractéristiques
- Entrée
- texte, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 262 144 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 32 768 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 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();
Comment ça marche Ling 3.0 Flash Sante?
Ling 3.0 Flash Sante est un modèle spécialisé d'InclusionAI basé sur Ling 3.0 Flash. Il repose sur une architecture mixture-of-experts : sur 124 milliards de paramètres, environ 5,1 milliards sont activés par requête, alliant ainsi l'étendue des connaissances d'un grand réseau à une efficacité de calcul. Son domaine est la santé et la médecine, où la précision terminologique et les formulations professionnelles sont essentielles. Via BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère ; le paiement s'effectue en roubles avec des cartes russes, à l'usage (paiement au jeton), sans abonnement. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même interface, et une API unique compatible OpenAI permet de basculer entre eux sans réécrire l'intégration. Les requêtes sont chiffrées, et les entreprises bénéficient de contrats, factures, gestion électronique de documents et d'un panneau d'administration avec limites. Ling 3.0 Flash Sante est utilisé pour analyser et structurer des textes médicaux, assister des services de référence et des chatbots, et préparer du matériel pédagogique ou des prototypes de santé numérique.Questions fréquentes sur Ling 3.0 Flash Sante
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.
C'est un modèle textuel d'InclusionAI avec un contexte de 262 144 jetons. Il est adapté à l'analyse de documents et de longs textes, à l'écriture et au refactoring de code, au débogage, aux explications et aux tâches nécessitant un raisonnement séquentiel. Il prend en charge l'appel de fonctions, ce qui facilite son intégration dans des agents et des scénarios de travail.
La limite de sortie est de 32 768 jetons par réponse. Cela suffit pour une analyse volumineuse, un grand module de code, une documentation détaillée ou un rapport complet sur un document chargé. Si le contenu est plus long, divisez la tâche : le contexte de 262 144 jetons permet de garder tout le projet dans la conversation.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé dans nos données. Le modèle décompose la tâche étape par étape avant la réponse finale, ce qui aide considérablement en mathématiques, logique, analyse de code et analyse de longs documents. Pour des questions simples, cette approche n'est pas nécessaire, mais pour des questions complexes, elle donne un résultat plus précis.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie JSON structurée. Vous décrivez les outils, il choisit le bon et renvoie les arguments dans un format prévisible. Via l'API unique compatible OpenAI de BotHub, cela se connecte à votre backend, et vous pouvez passer à un autre modèle sans réécrire l'intégration.
Selon nos données, le modèle accepte en entrée du texte et des documents : rapports, contrats, spécifications, articles, logs. Le grand contexte permet de charger plusieurs fichiers à la fois et de travailler avec eux dans une seule conversation. Si vous avez besoin d'images, d'audio ou de vidéo, des modèles multimodaux sont disponibles à proximité sur BotHub.
Le modèle est conçu pour travailler avec des textes multilingues, il traite donc correctement les documents et les requêtes en russe. La meilleure façon de vérifier la qualité pour votre tâche est d'exécuter quelques exemples réels et de comparer le résultat avec d'autres modèles : sur BotHub, cela se fait dans une seule fenêtre, sans VPN ni carte étrangère.