inclusionai
inclusionAI: Ling 3.0 Tiny
inclusionai/ling-3.0-tiny
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
Segundo sua ficha técnica, o inclusionai/ling-3.0-tiny é um modelo leve de mistura de especialistas com 7,9 bilhões de parâmetros totais, dos quais apenas 1,3 bilhão são ativados por token. É somente texto e oferece raciocínio comutável, ativado por padrão. A ficha relata validação em hardware de desktop, e o catálogo da OpenRouter lista um contexto de 262.144 tokens junto com parâmetros de chamada de ferramentas e saídas estruturadas. A evidência vem do fornecedor e de um catálogo, portanto o desempenho real ainda exige validação.[1][2]
Pontos fortes
- A ficha descreve um design eficiente em parâmetros: apenas 1,3 de 7,9 bilhões são ativados por token, o que segundo o fornecedor permite implantação em hardware de desktop como Macs com Apple Silicon e NVIDIA DGX Spark.[2]
- O raciocínio é comutável por requisição e está ativado por padrão na listagem da OpenRouter; a ficha documenta um parâmetro enable_thinking para escolher respostas rápidas ou em várias etapas.[1][2]
- A ficha e o catálogo relatam uma janela de contexto de 262.144 tokens, e o catálogo lista parâmetros para chamada de ferramentas e saídas estruturadas.[1][2]
Limitações
- A evidência deste pacote se limita à ficha do fornecedor e ao catálogo da OpenRouter; os números de índices de terceiros no catálogo diferem dos resultados relatados pelo fornecedor, portanto as capacidades devem ser validadas em cargas de trabalho reais.[1][2]
- O modelo é somente texto: tanto a ficha quanto a listagem da OpenRouter indicam texto como única modalidade de entrada e saída.[1][2]
- A ficha descreve o suporte ao Ollama como experimental, dependente de um pull request não mesclado e limitado a MLX em Apple Silicon.[2]
Onde usar
- Pode ser um candidato razoável para assistentes locais ou de borda em máquinas com recursos limitados, dada a validação em desktop relatada pelo fornecedor; as equipes devem confirmar memória e taxa de saída no próprio hardware.[2]
- Assistentes conversacionais multiturno ou de estilo agente que opcionalmente chamem ferramentas podem se encaixar, com base no contexto longo, no raciocínio comutável e nos parâmetros de ferramentas relatados.[1][2]
- Redação leve, ajuda em programação ou raciocínio matemático e científico são áreas-alvo segundo a ficha, mas testes independentes neste pacote não verificam a adequação.[2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · inclusionAI: Ling 3.0 TinyFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · inclusionAI: Ling 3.0 TinyFontes 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 Tiny is a mixture-of-experts model from InclusionAI, with 1.3B active parameters out of 7.9B total. It is designed for responsive agents, instruction following, and multi-turn conversations, with switchable...
Especificações
- ID do modelo
- inclusionai/ling-3.0-tiny
- ID canônico
- inclusionai/ling-3.0-tiny-20260806
- Criador
- inclusionai
- Adicionado ao OpenRouter
- 06.08.2026
- Comprimento de contexto
- 262,144
- Modalidade
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.015 / saída $0.045
- 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 | CC — abaixo da faixa B | — |
| Agentes | CC — abaixo da faixa B | 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 | — |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 26.5 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 4.4 | CC — abaixo da faixa B | 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Ant Digitalfp8 | 262,144 | $0.015 | $0.045 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.