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inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL
inclusionai/ling-3.0-flash-vl
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
inclusionai/ling-3.0-flash-vl aparece en el catálogo de OpenRouter y en la documentación de InclusionAI como un modelo MoE multimodal que acepta texto, imágenes y video y devuelve texto. Las fuentes describen 124.000 millones de parámetros totales, 5.500 millones activos por token, codificadores visuales, posicionamiento temporal de video, razonamiento activado por defecto y compatibilidad con herramientas y salidas estructuradas. El catálogo indica un contexto de 131.072 tokens; la ficha describe 256.000 mediante una receta YaRN específica. Las evaluaciones reportadas sugieren capacidad multimodal, de codificación y agéntica, pero la evidencia procede sobre todo del catálogo y del proveedor.[1][2]
Puntos fuertes
- Cobertura multimodal reportada por las fuentes: acepta texto, imagen y video, y produce texto.[1][2]
- Activación dispersa: la documentación describe 124.000 millones de parámetros totales y 5.500 millones activos por token para eficiencia de inferencia.[2]
- Interfaz orientada a agentes: el razonamiento está activado por defecto y la API expone herramientas y salidas estructuradas.[1][2]
Limitaciones
- La evidencia se limita a un catálogo agregador y documentación del proveedor, sin verificación independiente.[1][2]
- El contexto varía según la fuente y el despliegue: OpenRouter indica 131.072 tokens, mientras la cifra de 256.000 de la ficha depende de una configuración YaRN.[1][2]
- Las evaluaciones son resultados reportados, no validación para tareas concretas; conviene probar la idoneidad en la carga de trabajo prevista.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Vale la pena evaluarlo para comprender documentos, gráficos e interfaces donde importe la evidencia visual.[2]
- Candidato para preguntas y respuestas sobre video largo, localización de eventos o flujos centrados en clips.[2]
- Candidato para prototipos de agentes multimodales que combinen observaciones visuales con herramientas o salidas estructuradas.[1][2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · inclusionAI: Ling 3.0 Flash VLFuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · inclusionAI: Ling 3.0 Flash VLFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Ling 3.0 Flash VL builds on Ling 3.0 Flash (124B total / 5.5B active MoE from InclusionAI), further strengthening its language capabilities while adding native visual perception and advanced visual...
Especificaciones
- ID del modelo
- inclusionai/ling-3.0-flash-vl
- ID canónico
- inclusionai/ling-3.0-flash-vl-20260910
- Creador
- inclusionai
- Añadido a OpenRouter
- 10.09.2026
- Longitud de contexto
- 131,072
- Modalidad
- text+image+video->text
- Modalidades de entrada
- text, image, video
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.060 / salida $0.180
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | BB — siguiente 30% de la cohorte | — |
| Agentes | BB — siguiente 30% de la cohorte | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | entrada: video |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 57 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 28.7 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfrafp4 | 131,072 | $0.060 | $0.180 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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