inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL

Ling 3.0 Flash VL är en modell från inclusionAI. Den bygger på Ling 3.0 Flash, en mixture-of-experts-modell med 124B totala parametrar och 5.5B aktiva parametrar, och utökar den med nativ visuell perception och avancerad visuell förståelse samtidigt som språkförmågan förstärks ytterligare. Modellen listas under kategorin text, så trots visionsfunktionerna positioneras den i första hand som en språkmodell som också kan läsa bilder och video.

På indatasidan accepterar Ling 3.0 Flash VL text, bilder och video, och den producerar endast textutdata. Kontextfönstret är 262,144 tokens, vilket är tillräckligt stort för att rymma långa dokument, långa konversationshistoriker eller utökad videohärledd kontext i en enda begäran. Maximal utdata är 32,768 tokens, så svaren kan bli omfattande i stället för att kapas vid några hundra tokens. Eftersom modellen kombinerar en stor kontext med visuell indata kan den arbeta över material som blandar prosa och visuellt innehåll utan att behöva en separat pipeline för varje.

Praktiska användningsområden följer direkt av dessa förmågor. En utvecklare kan skicka skärmbilder, diagram, tabeller eller skannade sidor tillsammans med en fråga och få ett textsvar, vilket passar dokumentfrågebesvarande, supportverktyg som behöver läsa vad en användare klistrat in, och extraheringsuppgifter där källan är en bild i stället för ren text. Videoindata öppnar upp för sammanfattning eller frågor om inspelat material, till exempel att granska en skärminspelning eller ett klipp och be om en beskrivning eller en uppsättning åtgärdspunkter. Den långa kontexten stöder analys av flera dokument, långa chatsessioner och granskning av kod eller loggar där hela filen behöver vara synlig. Tool calling och strukturerade utdata gör den användbar som resonemangssteget inuti en agent eller ett dataextraheringsflöde.

Du anropar modellen via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "inclusionai/ling-3.0-flash-vl". De stödda begärandeparametrarna är frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs och top_p. Den uppsättningen täcker samplingskontroll, deterministiska körningar via seed, inspektion på tokennivå genom logprobs och top_logprobs, strukturerade utdataformat och verktygsanvändning med tool_choice och tools. Resonemang kan begäras och inkluderas i svaret genom parametrarna reasoning och include_reasoning.

Det viktigaste att komma ihåg är utdatamodaliteten: modellen läser bilder och video men returnerar endast text, så den genererar eller redigerar inte media. Om din uppgift är helt textbaserad och inte drar nytta av visuell indata kan baslinjen Ling 3.0 Flash vara en närmare matchning, eftersom VL-variantens utmärkande egenskap är visuell perception. För arbetsbelastningar som behöver bild- eller videogenerering, eller ljudindata, skulle du behöva en annan modell.