inclusionAI: Ling 3.0 Flash

Ling 3.0 Flash to model tekstowy od inclusionAI, udostępniony przez dostawcę 2026-07-23. Jest to model Mixture-of-Experts (MoE) z 124B parametrów, z około 5.1B parametrów aktywowanych na token. Priorytety projektowe podane przez dostawcę to efektywność tokenowa i wnioskowanie agentowe w skali produkcyjnej, co sytuuje go jako model skierowany do deweloperów uruchamiających obciążenia agentowe, a nie do pojedynczych rozmów.

Model przyjmuje tekst i zwraca tekst. Akceptuje polecenia tekstowe i zwraca uzupełnienia tekstowe, z oknem kontekstu wynoszącym 262144 tokenów i maksymalnym wyjściem 32768 tokenów. Duże okno kontekstu oznacza, że długie dokumenty, rozbudowane historie rozmów lub spore wyniki narzędzi mogą być utrzymane w pojedynczym żądaniu, podczas gdy limit wyjścia ogranicza, ile model może wygenerować w jednej odpowiedzi. Wyjście rozumowania jest obsługiwane, więc model może ujawnić swoje rozumowanie jako część odpowiedzi, gdy zostanie to zażądane.

Te możliwości wskazują na kilka praktycznych zastosowań. Praca z długim kontekstem, taka jak streszczanie lub odpytywanie dużych dokumentów, pasuje do okna 262144 tokenów. Potoki agentowe pasują do deklarowanego nacisku na wnioskowanie agentowe w skali produkcyjnej, zwłaszcza w połączeniu z wywoływaniem narzędzi i wyjściem strukturalnym. Ponieważ rozumowanie może być ujawnione, model nadaje się również do zadań, w których deweloper chce przejrzeć pośrednie rozumowanie, takich jak debugowanie wieloetapowego przepływu pracy lub walidacja ścieżki decyzyjnej przed podjęciem działania.

Model wywołujesz przez API zgodne z OpenAI od api14, używając identyfikatora modelu "inclusionai/ling-3.0-flash". Obsługiwane parametry żądania to frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs i top_p. Wywoływanie narzędzi jest dostępne przez tools i tool_choice, wyjście strukturalne przez response_format, a próbkowanie można kontrolować za pomocą temperature, top_p, top_k, min_p, parametrów kary i seed. Prawdopodobieństwa logarytmiczne można żądać za pomocą logprobs i top_logprobs, a zachowanie rozumowania można dostroić za pomocą reasoning i include_reasoning.

Główne praktyczne ograniczenia to wejście i wyjście wyłącznie tekstowe oraz pułap wyjścia 32768 tokenów. Jeśli zadanie zależy od wejścia obrazu lub dźwięku, ten model tego nie obejmuje. Jeśli pojedyncza odpowiedź musi przekroczyć limit wyjścia, pracę trzeba podzielić na wiele żądań. W tych granicach połączenie kontekstu 262144 tokenów, wywoływania narzędzi, wyjścia strukturalnego i kontroli rozumowania czyni go rozsądnym domyślnym wyborem dla obciążeń tekstowych z długim kontekstem i w stylu agentowym.