inclusionAI: Ling 3.0 Flash

Ling 3.0 Flash är en textmodell från inclusionAI, släppt av leverantören 2026-07-23. Det är en Mixture-of-Experts-modell (MoE) med 124B parametrar och ungefär 5,1B parametrar aktiverade per token. De designprioriteringar som leverantören anger är token-effektivitet och agentisk inferens i produktionsskala, vilket positionerar den som en modell riktad mot utvecklare som kör agentarbetsbelastningar snarare än enstaka chattar.

Modellen tar in text och ger ut text. Den accepterar textprompter och returnerar textkompletteringar, med ett kontextfönster på 262144 tokens och en maximal utdata på 32768 tokens. Det stora kontextfönstret innebär att långa dokument, utökade konversationshistoriker eller omfattande verktygsutdata kan rymmas i en enda begäran, medan utdatagränsen begränsar hur mycket modellen kan generera i ett svar. Resonemangsutdata stöds, så modellen kan visa sitt resonemang som en del av ett svar när det efterfrågas.

Dessa funktioner pekar mot några praktiska användningsområden. Arbete med lång kontext, som att sammanfatta eller ställa frågor till stora dokument, passar inom fönstret på 262144 tokens. Agentiska pipelines passar det angivna fokuset på agentisk inferens i produktionsskala, särskilt i kombination med verktygsanrop och strukturerad utdata. Eftersom resonemang kan visas passar modellen också uppgifter där en utvecklare vill granska mellanliggande resonemang, till exempel felsöka ett arbetsflöde i flera steg eller validera en beslutsväg innan den används.

Du anropar modellen via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "inclusionai/ling-3.0-flash". De begärandeparametrar som stöds är 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 och top_p. Verktygsanrop är tillgängligt via tools och tool_choice, strukturerad utdata via response_format, och sampling kan styras med temperature, top_p, top_k, min_p, straffparametrarna och seed. Loggsannolikheter kan begäras med logprobs och top_logprobs, och resonemangsbeteende kan justeras med reasoning och include_reasoning.

De främsta praktiska begränsningarna är indata och utdata enbart i text samt taket på 32768 tokens för utdata. Om en uppgift är beroende av bild- eller ljudindata täcker denna modell inte det. Om ett enda svar behöver överstiga utdatagränsen måste arbetet delas upp över flera begäranden. Inom dessa gränser gör kombinationen av ett kontextfönster på 262144 tokens, verktygsanrop, strukturerad utdata och resonemangskontroller den till ett rimligt standardval för textarbetsbelastningar med lång kontext och agentstil.