inclusionai
inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL
inclusionai/ling-3.0-flash-vl
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
inclusionai/ling-3.0-flash-vl é apresentado pelo catálogo da OpenRouter e pela documentação da InclusionAI como um modelo MoE multimodal que aceita texto, imagens e vídeo e produz texto. As fontes descrevem 124 bilhões de parâmetros totais, 5,5 bilhões ativos por token, codificadores visuais, posicionamento temporal de vídeo, raciocínio ativado por padrão e suporte a ferramentas e saídas estruturadas. O catálogo indica contexto de 131.072 tokens; a ficha descreve 256 mil por meio de uma receita YaRN específica. Avaliações relatadas sugerem capacidade multimodal, de codificação e agêntica, mas a evidência vem sobretudo do catálogo e do fornecedor.[1][2]
Pontos fortes
- Cobertura multimodal relatada pelas fontes: aceita texto, imagem e vídeo e produz texto.[1][2]
- Ativação esparsa: a documentação descreve 124 bilhões de parâmetros totais e 5,5 bilhões ativos por token para eficiência de inferência.[2]
- Interface voltada a agentes: o raciocínio está ativado por padrão e a API expõe ferramentas e saídas estruturadas.[1][2]
Limitações
- A evidência se limita a um catálogo agregador e à documentação do fornecedor, sem verificação independente.[1][2]
- O contexto varia conforme a fonte e a implantação: a OpenRouter indica 131.072 tokens, enquanto a cifra de 256 mil da ficha depende de uma configuração YaRN.[1][2]
- As avaliações são resultados relatados, não validação para tarefas específicas; a adequação deve ser testada na carga de trabalho pretendida.[1][2]
Onde usar
- Vale avaliar para compreensão de documentos, gráficos e interfaces em que a evidência visual seja importante.[2]
- Candidato para perguntas e respostas sobre vídeo longo, localização de eventos ou fluxos centrados em clipes.[2]
- Candidato para protótipos de agentes multimodais que combinem observações visuais com ferramentas ou saídas estruturadas.[1][2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · inclusionAI: Ling 3.0 Flash VLFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · inclusionAI: Ling 3.0 Flash VLFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
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...
Especificações
- ID do modelo
- inclusionai/ling-3.0-flash-vl
- ID canônico
- inclusionai/ling-3.0-flash-vl-20260910
- Criador
- inclusionai
- Adicionado ao OpenRouter
- 10.09.2026
- Comprimento de contexto
- 131,072
- Modalidade
- text+image+video->text
- Modalidades de entrada
- text, image, video
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.060 / saída $0.180
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Programação | BB — próximos 30% da coorte | — |
| Agentes | BB — próximos 30% da coorte | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: opcional · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | entrada: video |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 57 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 28.7 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfrafp4 | 131,072 | $0.060 | $0.180 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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