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Ling-3.0-flashOPEN
*Ling-3.0-flash* è un *modello Mixture-of-Experts (MoE) da 124B parametri*, con circa *5.1B parametri attivati per token*.
I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.
- $0.03 per 1M token, assumendo 3 input per 1 output la convenzione utilizzata da Artificial Analysis
- più economico del 91% dei 191 modelli open-weight monitorati qui
Benchmark e prestazioni
Punteggi benchmark indipendenti per Ling-3.0-flash, misurati da Artificial Analysis. Più alto è meglio.
A parità di budget, Ling-3.0-flash offre 54 volte più capacità. Open weights significa anche che può self-hostarlo e non pagare nulla per token.
I modelli a questo livello costano $1.56 per 1M token (mediana di 24) — questo costa $0.03.
Nessun modello tracciato qui è sia più economico che migliore su questo indice.
Informazioni su questo modello
Ling-3.0-flash è un modello AI open-weight di Inclusionai. Può scaricarlo e self-hostarlo gratuitamente; i prezzi sotto sono prezzi di listino di API hosted, monitorati quotidianamente, per quando preferisce la comodità al self-hosting.
Domande frequenti
Cos'è Ling-3.0-flash?
Ling-3.0-flash è un modello di linguaggio AI di Inclusionai. È open-weight: può scaricarlo ed eseguirlo sul proprio hardware, gratuitamente. Ottiene 37.8 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
Ling-3.0-flash è gratuito?
I pesi sono gratuiti e aperti — può self-hostare Ling-3.0-flash e non pagare nulla per token. Se preferisce un'API hosted, i prezzi di listino sono $0.02 per milione di token in input e $0.06 per milione di token in output.
In cosa eccelle Ling-3.0-flash?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 85.5%, Humanity's Last Exam 23.7%, Long Context Reasoning 67%, SciCode 41.1%, τ-Bench Banking 27.2%, Terminal-Bench 55.4%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.
Quanto è veloce Ling-3.0-flash?
Genera circa 406.5 token al secondo, con una mediana 1.84s di ritardo prima del primo token. Misurato indipendentemente da Artificial Analysis.
Può self-hostare Ling-3.0-flash?
Sì. Ling-3.0-flash ha open weights, quindi puoi scaricarlo ed eseguirlo sulla tua GPU o server con strumenti come Ollama, vLLM o llama.cpp — senza costi per token.