Для каких задач лучше всего подходит Ling 3.0 Flash Fin?

Модель специально обучена для финансового анализа, работы с инвестиционными данными и извлечения ключевой информации из сложных экономических отчетов.

Какой объем контекста поддерживает эта модель на alltokens?

Ling 3.0 Flash Fin поддерживает внушительное контекстное окно объемом до 262 144 токенов, что позволяет анализировать целые книги или годовые отчеты компаний за один запрос.

Поддерживает ли модель структурированные ответы?

Да, модель поддерживает параметры structured_outputs и работу с инструментами (tools), что делает её отличным выбором для автоматизации бизнес-процессов.

Ling 3.0 Flash Fin

INInclusionaiОбновлено: 27 августа 2026 г.

Ling 3.0 Flash Fin — это специализированная модель на архитектуре Mixture-of-Experts, оптимизированная для финансового сектора и инвестиционного анализа. Благодаря контекстному окну в 262 144 токена и 5.1 млрд активных параметров, она эффективно справляется с обработкой объемных отчетов и структурированием данных.

Использовать через API

Метрики

Вход

8 ₽/M

Выход

23 ₽/M

Контекст

262k tokens

Параметры

Релиз

27 августа 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Технический обзор

Ling 3.0 Flash Fin — это специализированная модель mixture-of-experts, ориентированная на финансовую сферу, разработанная InclusionAI на базе Ling 3.0 Flash. Модель содержит 5,1 миллиарда активных параметров из общего числа 124 миллиарда. Она предназначена для решения задач, связанных с реальными инвестициями.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели Модели с длинным контекстом

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Ling 3.0 Flash FinТекущая

Для чего

Контекст

262k

Цена ₽

8 / 23

Ling 3.0 Flash FinТекущая

262k

8 / 23

Модель

DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423

Для чего

Обе модели используют архитектуру Flash для быстрой генерации и ориентированы на высокую производительность при работе с текстовыми данными.

Контекст

Цена ₽

9 / 21

DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423

9 / 21

Модель

IBM: Granite 4.2 8B

Для чего

Обе нейросети сфокусированы на корпоративном сегменте и эффективном решении узкоспециализированных бизнес-задач.

Контекст

131k

Цена ₽

8 / 19

IBM: Granite 4.2 8B

131k

8 / 19

Когда выбирать

Необходим глубокий анализ инвестиционных отчетов и финансовой документации
Требуется обработка длинных текстов в рамках контекстного окна до 262k токенов
Нужна высокая скорость работы благодаря архитектуре Mixture-of-Experts

Когда не выбирать

Требуется модель для творческого написания художественных текстов или ролевых игр
Задача связана исключительно с написанием сложного программного кода
Необходима мультимодальная обработка изображений или аудио