inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL

Ling 3.0 Flash VL, inclusionAI'den bir modeldir. 124B toplam parametreli, 5.5B aktif parametreli bir mixture-of-experts modeli olan Ling 3.0 Flash üzerine inşa edilmiştir ve ona yerel görsel algı ile gelişmiş görsel anlama yetenekleri eklerken dil yeteneklerini de daha da güçlendirir. Model text kategorisi altında listelenmiştir, yani görsel özelliklere rağmen öncelikli olarak, aynı zamanda görüntü ve video okuyabilen bir dil modeli olarak konumlandırılmıştır.

Girdi tarafında Ling 3.0 Flash VL metin, görüntü ve video kabul eder ve yalnızca metin çıktısı üretir. Bağlam penceresi 262,144 token'dır; bu, uzun belgeleri, uzun sohbet geçmişlerini veya videodan türetilmiş geniş bağlamı tek bir istekte tutabilecek kadar büyüktür. Maksimum çıktı 32,768 token'dır, yani yanıtlar birkaç yüz token'da kesilmek yerine kapsamlı olabilir. Model geniş bir bağlamı görsel girdiyle birleştirdiği için, düzyazı ile görsel içeriği karıştıran materyaller üzerinde her biri için ayrı bir işlem hattına ihtiyaç duymadan çalışabilir.

Pratik kullanımlar doğrudan bu yeteneklerden doğar. Bir geliştirici, bir soruyla birlikte ekran görüntüleri, diyagramlar, grafikler veya taranmış sayfalar gönderebilir ve metin yanıtı alabilir; bu, belge soru yanıtlama, kullanıcının yapıştırdığı içeriği okuması gereken destek araçları ve kaynağın temiz metin yerine bir görüntü olduğu çıkarım görevleri için uygundur. Video girdisi, kaydedilmiş materyallerin özetlenmesi veya sorgulanması için olanak sağlar; örneğin bir ekran kaydını veya klibi inceleyip bir açıklama ya da bir dizi eylem maddesi istemek gibi. Uzun bağlam; çok belgeli analiz, uzun sohbet oturumları ve dosyanın tamamının görünür olması gereken kod veya log incelemesini destekler. Tool calling ve structured outputs, modeli bir agent veya veri çıkarımı iş akışı içindeki akıl yürütme adımı olarak kullanılabilir kılar.

Modeli, "inclusionai/ling-3.0-flash-vl" model id'sini kullanarak api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden çağırırsınız. Desteklenen istek parametreleri 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 ve top_p'dir. Bu küme; örnekleme kontrolünü, seed aracılığıyla deterministik çalışmaları, logprobs ve top_logprobs ile token düzeyinde incelemeyi, yapılandırılmış çıktı biçimlerini ve tool_choice ile tools kullanılarak araç kullanımını kapsar. Akıl yürütme, reasoning ve include_reasoning parametreleri aracılığıyla istenebilir ve yanıta dahil edilebilir.

Akılda tutulması gereken ana nokta çıktı modalitesidir: model görüntü ve video okur ancak yalnızca metin döndürür, bu nedenle medya üretmez veya düzenlemez. Göreviniz tamamen metinse ve görsel girdiden fayda sağlamıyorsa, temel Ling 3.0 Flash serisi daha uygun olabilir, çünkü VL varyantının ayırt edici özelliği görsel algıdır. Görüntü veya video üretimi ya da ses girdisi gereken iş yükleri için farklı bir modele ihtiyacınız olur.