Каков объем контекстного окна у Ling 3.0 Flash Sante?

Модель поддерживает работу с контекстом до 262 144 токенов, что позволяет анализировать целые медицинские архивы или длинные научные статьи за один запрос.

В чем особенность архитектуры этой модели?

Модель использует метод Mixture-of-Experts (MoE), где из 124 млрд общих параметров активными при каждом запросе остаются 5,1 млрд, что обеспечивает баланс между качеством и скоростью.

Можно ли использовать модель через alltokens?

Да, модель Ling 3.0 Flash Sante доступна для интеграции и использования через платформу alltokens с поддержкой широкого спектра параметров генерации.

inclusionAI: Ling 3.0 Flash Sante

INInclusionaiОбновлено: 04 сентября 2026 г.

Ling 3.0 Flash Sante — это специализированная модель на базе архитектуры Mixture-of-Experts, оптимизированная для работы в сфере медицины и здравоохранения. Благодаря 5,1 млрд активных параметров и огромному контекстному окну, она эффективно справляется с анализом сложных медицинских текстов и профессиональной документации.

Использовать через API

Метрики

Вход

6 ₽/M

Выход

16 ₽/M

Контекст

262k tokens

Параметры

Релиз

04 сентября 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyseedstoptemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Технический обзор

Ling 3.0 Flash Sante — это модель с архитектурой mixture-of-experts, ориентированная на здравоохранение и медицину, разработанная InclusionAI. Она построена на базе Ling 3.0 Flash и содержит 5,1 миллиарда активных параметров из общего числа 124 миллиарда. Модель предназначена для...

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

inclusionAI: Ling 3.0 Flash SanteТекущая

Для чего

Контекст

262k

Цена ₽

6 / 16

inclusionAI: Ling 3.0 Flash SanteТекущая

262k

6 / 16

Модель

inclusionAI: Ling 3.0 Flash Fin

Для чего

Обе модели построены на базе Ling 3.0 Flash и используют архитектуру MoE, но имеют разную отраслевую специализацию.

Контекст

262k

Цена ₽

6 / 16

inclusionAI: Ling 3.0 Flash Fin

Обе модели построены на базе Ling 3.0 Flash и используют архитектуру MoE, но имеют разную отраслевую специализацию.

262k

6 / 16

Модель

NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning

Для чего

Является сопоставимым по скорости и производительности решением для быстрой обработки текстовых данных.

Контекст

262k

Цена ₽

4 / 15

NVIDIA: Nemotron 3.5 Lightning

Является сопоставимым по скорости и производительности решением для быстрой обработки текстовых данных.

262k

4 / 15

Модель

Inference.net: Schematron V2 Turbo

Для чего

Предлагает аналогичный уровень производительности в задачах, требующих высокой скорости генерации ответов.

Контекст

128k

Цена ₽

4 / 19

Inference.net: Schematron V2 Turbo

Предлагает аналогичный уровень производительности в задачах, требующих высокой скорости генерации ответов.

128k

4 / 19

Когда выбирать

Необходим глубокий анализ специализированных медицинских текстов и терминологии
Требуется обработка огромных объемов данных благодаря контекстному окну в 262 144 токена
Нужна высокая скорость работы при сохранении экспертного уровня ответов в области здравоохранения