Какие типы данных может обрабатывать Ling 3.0 Flash VL?

Модель является мультимодальной и способна принимать на вход текст, изображения и видео, генерируя текстовые ответы на основе их анализа.

Каков объем контекстного окна данной модели на alltokens?

Модель поддерживает контекст длиной до 131 072 токенов, что позволяет анализировать длинные документы и продолжительные видеофрагменты.

Поддерживает ли модель работу с инструментами и структурированным выводом?

Да, Ling 3.0 Flash VL поддерживает использование внешних инструментов (tools), вызов функций и генерацию ответов в строго заданных форматах.

inclusionAI: Ling 3.0 Flash VL

INInclusionaiОбновлено: 10 сентября 2026 г.

Ling 3.0 Flash VL — это мультимодальная модель на базе архитектуры MoE, сочетающая высокую скорость работы с продвинутым визуальным восприятием. Она эффективно обрабатывает текст, изображения и видео, предлагая внушительное контекстное окно для анализа сложных данных.

Использовать через API

Метрики

Вход

8 ₽/M

Выход

23 ₽/M

Контекст

131k tokens

Параметры

Релиз

10 сентября 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Технический обзор

Ling 3.0 Flash VL основана на Ling 3.0 Flash (всего 124 миллиарда параметров / 5,5 миллиарда активных MoE от InclusionAI), дополнительно усиливая языковые возможности и добавляя встроенное визуальное восприятие и продвинутые визуальные функции.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

inclusionAI: Ling 3.0 Flash VLТекущая

Для чего

Контекст

131k

Цена ₽

8 / 23

inclusionAI: Ling 3.0 Flash VLТекущая

131k

8 / 23

Модель

Google: Gemma 4 26B A4B

Для чего

Обе модели поддерживают мультимодальный ввод (текст, фото, видео) и ориентированы на высокую производительность при малом количестве активных параметров.

Контекст

262k

Цена ₽

6 / 28

Google: Gemma 4 26B A4B

262k

6 / 28

Модель

Qwen: Qwen3.5-9B

Для чего

Схожая специализация на быстрой обработке визуального контента и текста в компактном форм-факторе для оперативного решения задач.

Контекст

262k

Цена ₽

10 / 17

Qwen: Qwen3.5-9B

262k

10 / 17

Модель

Reka Edge

Для чего

Конкурирует в сегменте легких мультимодальных моделей, предназначенных для эффективного анализа медиафайлов с минимальными задержками.

Контекст

16k

Цена ₽

13 / 13

Reka Edge

16k

13 / 13

Когда выбирать

Необходим быстрый анализ видеоконтента или серии изображений в реальном времени
Требуется обработка больших объемов текста с использованием контекстного окна до 128k токенов
Нужна поддержка структурированного вывода и инструментов (tools) для автоматизации рабочих процессов

Когда не выбирать

Требуется работа исключительно с текстовыми данными без необходимости визуального распознавания
Необходима модель с максимальным количеством активных параметров для решения сверхсложных логических задач
Задачи не предполагают использование мультимодальных функций, доступных через API alltokens