Модель Ling-3.0-flash-VL тепер доступна на HuggingFace з ліцензією MIT
Модель Ling-3.0-flash-VL, про яку ми писали дві тижні назад без ваг, тепер доступна на HuggingFace під ліцензією MIT. Вона має MoE-архітектуру з 5,5 активними експертами з 124, приймає текст, зображення та відео з контекстом 256K та набрала 42 бали в індексі штучного інтелекту Artificial Analysis — на 4 більше, ніж тексова версія.
🚀 Сільна відкрита модель. MoE з 5,5 активними експертами та 256K контекстом за $0,06/М вхідних токенів — для тих, хто обробляє багато мультимедійних даних і хоче уникнути vendor lock-in.
Що це означає для вас
Тестуйте модель на аналізі ваших відеоконтентів (реклама, вебінари) для виявлення ключових моментів без завантаження даних у хмару
🕐 Запустіть модель через OpenRouter з тестовим запитом на одне коротке відео (10 хв)
📊 З новини: $0,06 за мільйон входних токенів🛠 Інструмент: Ling-3.0-flash-VL
Пропустіть, якщо: якщо ваша команда не має досвіду з запуском LLM через API
Перевірте, чи може ця модель замінити ваші поточні API для обробки відео та довгих документів
Отримати карту AI-можливостей →🎯 Чи підходить це вашому бізнесу?
Заповніть профіль компанії — і ми автоматично покажемо, чи варто вам це впроваджувати.
Заповнити профіль · 30 секундTL;DR
- •Модель Ling-3.0-flash-VL доступна на HuggingFace з ліцензією MIT
- •MoE-архітектура: 5,5 активних експертів з 124
- •Вхід: текст, зображення, відео; контекст 256K
- •Використання через OpenRouter: $0,06/М вхідних, $0,18/М вихідних токенів
- •Для повного контексту 256K потрібні чотири GPU H200
Як це змінить ваш ринок?
Маркетингові та медіакомпанії зможуть аналізувати довгі відеофайли та документацію локально, уникаючи передачі конфіденційних даних третім сторонам — це знімає головний блокер у сфері, де важлива конфіденційність та вартість обробки.
Визначення:
MoE (Mixture of Experts) — архітектура нейронної мережі, де лише частина експертів активна для кожного токену, що зменшує обчислювані витрати при збереженні високої продуктивності.
Для кого це і за яких умов (ОБОВ'ЯЗКОВО: мін. обладнання/бюджет, потрібна команда чи ні, мін. масштаб, час на впровадження.
- •Для тестування: будь-який комп'ютер з доступом до OpenRouter, без IT-команди, 10 хв.
- •Для локального запуску повної моделі: чотири GPU H200 (~$40 000), IT-спеціаліст, 1-2 дні.
- •Для fine-tune: додаткові GPU для тренування, досвід з ML, 1-2 тижні.
Альтернативи
| Продукт | Ціна | Де працює | Мін. вимоги | Ключова різниця |
|---|---|---|---|---|
| Ling-3.0-flash-VL | $0,06/М вхідних токенів | OpenRouter, локально (SGLang) | GPU H200 x4 для 256K контексту | Відкриті ваги, мультимедійний ввід, 256K контекст |
| GPT-4o | $5,00/М вхідних токенів | OpenAI API | Інтернет-з’єднання | Закрита модель, менший контекст (128K), без офіційної відеооптимізації |
| Gemini 1.5 Pro | $3,50/М вхідних токенів | Google API | Інтернет-з’єднання | Закрита модель, 1M контекст, але доступна тільки через Google Cloud |
💬 Часті запитання
Такий розбір щоранку о 08:00
Персональний AI-дайджест для вашої галузі — щодня у Telegram
Навчіть вашу команду будувати такі AI-автоматизації
За 5 днів кожен співробітник побудує автоматизацію для своєї ділянки роботи.
Дізнатись більше → aiupskill.live