- Points clés
- Qu'est-ce que Ling-3.0-flash ?
- Comment Ling-3.0-flash est-il disponible sur Novita AI ?
- Spécifications et tarifs de Ling-3.0-flash
- Comment son prix se compare-t-il à celui de modèles MoE similaires ?
- Pourquoi la conception MoE 124B/5.1B est-elle importante ?
- Que peuvent construire les développeurs avec Ling-3.0-flash ?
- Quand devriez-vous utiliser Ling-3.0-flash ?
- Quand devriez-vous choisir un autre modèle ?
- Comment s'intègre-t-il dans un workflow API existant ?
- Conclusion
- FAQ
- Artcles recommandés
Ling-3.0-flash est désormais disponible via l’API serverless de Novita AI en tant que modèle gratuit à durée limitée, avec un prix d’entrée et de sortie à 0 $ affiché le 27 juillet 2026. C’est un modèle textuel conçu pour l’inférence agentique : 124 milliards de paramètres au total, environ 5,1 milliards de paramètres actifs par token, une fenêtre de contexte de 262 144 tokens, prise en charge du raisonnement et appel de fonction via un workflow de complétion de chat compatible OpenAI. Pour les développeurs qui testent des agents de longue durée, l’utilisation d’outils ou l’automatisation à grand volume, l’attrait immédiat est simple : vous pouvez évaluer un grand modèle sparse sans payer par token pendant la période de gratuité actuelle.
Points clés
- L’API est actuellement gratuite. La page du modèle Ling-3.0-flash affiche 0 $ par million de tokens en entrée et 0 $ par million de tokens en sortie, avec une mention « gratuit à durée limitée » au 27 juillet 2026.
- C’est un modèle MoE hautement sparse de 124B. Environ 5,1B de paramètres sont actifs par token, soit environ 4,1 % du nombre total de paramètres.
- Il est conçu pour l’inférence agentique. La fiche de Novita met l’accent sur l’efficacité des tokens et les charges de travail agentiques à l’échelle de la production sous contraintes de tokens, de latence et de coût de service.
- L’API hébergée prend en charge le long contexte et l’utilisation d’outils. La fiche actuelle montre une fenêtre de contexte de 262 144 tokens, une sortie maximale de 32 768 tokens, le raisonnement et l’appel de fonction.
- Considérez le prix gratuit comme une fenêtre d’évaluation, pas un engagement permanent. Vérifiez la page du modèle en direct avant d’estimer les coûts de production ou de promettre un service gratuit à vos utilisateurs.
Qu’est-ce que Ling-3.0-flash ?
Ling-3.0-flash est un modèle de langage sparse de type Mixture-of-Experts d’InclusionAI. Au lieu d’activer tous les 124B paramètres pour chaque token, il achemine chaque token via environ 5,1B paramètres actifs. Cette architecture vise à préserver la capacité d’un grand modèle tout en limitant la quantité de calcul utilisée pour chaque étape d’inférence.
La description actuelle du modèle sur Novita AI se concentre sur un objectif pratique plutôt que sur un titre de benchmark : accomplir plus de travail utile dans des budgets contraints de tokens, de latence et de coût de service. Ce positionnement le rend particulièrement pertinent pour les systèmes agentiques, où une action utilisateur peut déclencher plusieurs appels de modèle, appels d’outils, tours de planification et étapes de vérification.
Ling-3.0-flash ne doit pas être confondu avec Ling-2.6-flash. Le nouveau modèle augmente le nombre total de paramètres de 104B à 124B tout en réduisant les paramètres actifs de 7,4B à environ 5,1B. Les deux modèles exposent un long contexte sur Novita AI, mais Ling-3.0-flash ajoute la prise en charge du raisonnement dans l’ensemble de fonctionnalités hébergées actuel et est lancé avec un prix d’API gratuit à durée limitée.
Comment Ling-3.0-flash est-il disponible sur Novita AI ?
Novita AI héberge Ling-3.0-flash en tant que modèle de génération de texte serverless. L’ID exact du modèle est inclusionai/ling-3.0-flash, et la famille de points de terminaison prise en charge est celle des complétions de chat. Le service utilise le même modèle de requête compatible OpenAI disponible dans le catalogue LLM de Novita, de sorte que les équipes peuvent évaluer le modèle sans créer un déploiement dédié ni gérer du matériel d’inférence.
Au 27 juillet 2026, le modèle est affiché à 0 $ par million de tokens en entrée et 0 $ par million de tokens en sortie. La page du modèle étiquette également l’offre gratuit à durée limitée. Cette distinction est importante : Ling-3.0-flash est gratuit à utiliser maintenant, mais la fiche ne promet pas que le prix restera à zéro indéfiniment.
La pratique de production la plus sûre consiste à considérer cette période comme une occasion de recueillir vos propres preuves. Exécutez des traces d’agents représentatives, enregistrez l’utilisation des tokens et la latence, testez la fiabilité des appels de fonction et comparez la qualité des réponses avec votre modèle actuel. Si les prix changent plus tard, vous aurez suffisamment de données pour décider si le modèle est toujours adapté à la charge de travail.
Spécifications et tarifs de Ling-3.0-flash
| Champ | Détails actuels |
|---|---|
| Nom d’affichage | Ling-3.0-flash |
| ID du modèle | inclusionai/ling-3.0-flash |
| Architecture | Mixture-of-Experts de 124B paramètres ; environ 5,1B paramètres actifs par token |
| Accès | API serverless |
| Format d’API | Complétions de chat compatibles OpenAI |
| URL de base | https://api.novita.ai/openai |
| Point de terminaison | /v1/chat/completions via l’URL de base compatible OpenAI |
| Fenêtre de contexte | 262 144 tokens |
| Sortie maximale | 32 768 tokens |
| Modalités | Entrée et sortie texte |
| Fonctionnalités hébergées | Raisonnement et appel de fonction |
| Prix d’entrée | 0 $ par 1M tokens, gratuit à durée limitée |
| Prix de sortie | 0 $ par 1M tokens, gratuit à durée limitée |
| Meilleure utilisation | Évaluation d’agents, automatisation long-contexte, workflows avec outils et expérimentation sensible aux coûts |
La disponibilité du modèle, ses spécifications, ses prix et les détails de l’API ont été vérifiés sur la page du modèle Novita AI et la documentation de l’API LLM le 27 juillet 2026.
La fiche actuelle du modèle ne fournit pas de package de benchmark public, de garantie de débit ni de rapport de formation en amont détaillé pour Ling-3.0-flash. Cet article ne lui attribue donc pas un classement d’intelligence ni ne prétend qu’il surpasse un autre modèle. Pour une sélection en production, testez-le sur vos propres invites et outils plutôt que d’inférer la qualité à partir du seul nombre de paramètres.
Comment son prix se compare-t-il à celui de modèles MoE similaires ?
Ling-3.0-flash est inhabituel car son prix actuel par token hébergé est nul. Pour une comparaison plus utile que « gratuit contre payant », le tableau ci-dessous inclut des modèles sparses avec des nombres de paramètres totaux similaires ou des conceptions à faible nombre de paramètres actifs similaires issus du catalogue en direct de Novita AI.
| Modèle sur Novita AI | Paramètres totaux / actifs | Contexte | Entrée par 1M tokens | Sortie par 1M tokens |
|---|---|---|---|---|
| Ling-3.0-flash | 124B / ~5,1B | 262 144 | 0,00 $ | 0,00 $ |
| Qwen3.5-122B-A10B | 122B / 10B | 262 144 | 0,40 $ | 3,20 $ |
| Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct | 80B / ~3B | 131 072 | 0,15 $ | 1,50 $ |
| Ling-2.6-flash | 104B / 7.4B | 262 144 | 0,10 $ | 0,30 $ |
Les prix et les limites hébergées ont été vérifiés sur les fiches en direct de Novita AI le 27 juillet 2026. Ling-3.0-flash est marqué gratuit à duréé limitée, sa ligne est donc un instantané plutôt qu’une garantie de prix permanent.
Le tableau n’établit pas quel modèle est « le meilleur ». Qwen3.5-122B-A10B offre une allocation de sortie maximale plus grande sur Novita AI et des capacités de vision native. Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct est un modèle sparse plus petit avec prise en charge des sorties structurées dans la fiche actuelle. Ling-2.6-flash a un historique produit établi et reste peu coûteux même en dehors d’une promotion gratuite. Ling-3.0-flash est le modèle le plus facile à évaluer sur le prix aujourd’hui, mais les capacités et la fiabilité nécessitent encore des tests spécifiques à la charge de travail.
Pourquoi la conception MoE 124B/5.1B est-elle importante ?
Le nombre total de paramètres et le nombre de paramètres actifs décrivent différentes parties d’un modèle MoE. Le total de 124B représente la capacité globale d’experts du modèle. Le chiffre d’environ 5,1B actifs décrit la quantité de ce réseau d’experts qui est sélectionnée pour un token individuel.
Pour les développeurs, le point important n’est pas que 5,1B paramètres actifs rendent automatiquement le modèle rapide. La latence réelle de l’API dépend également du matériel de service, du batching, de la longueur de l’invite, de la longueur de la sortie et de la charge de la plateforme. Le signal utile est que Ling-3.0-flash a été conçu autour de l’activation sparse et de l’efficacité des tokens plutôt que d’exécuter l’ensemble des paramètres pour chaque token.
Cette conception est particulièrement pertinente lorsqu’un agent effectue des boucles. Un agent de support peut classer une demande, récupérer le contexte, appeler un outil, inspecter le résultat et rédiger une réponse. Un agent de codage peut rechercher un dépôt, planifier un changement, modifier des fichiers, exécuter des tests et réparer les échecs. Dans les deux cas, le coût et la latence d’une « tâche » sont répartis sur plusieurs tours d’inférence. Un modèle conçu pour une inférence répétée efficace peut être plus précieux qu’un modèle optimisé uniquement pour une réponse unique.
Que peuvent construire les développeurs avec Ling-3.0-flash ?
Assistants utilisant des outisés
L’appel de facon fait de Ling-3.0-flash un candidat pour les assistants qui sélectionnent des outils, produisent des arguments, inspectent les résultats des outils et poursuivent un workflow. Les exemples incluent le routage du support client, la recherche de comptes, la récupération de connaissances internes et les tableaux de bord opérationnels.
Workflows docmentaires à long contxte
La fenêtre de contxte de 262 144 tokens peut acceuilir un contxte de travail substanciel pour la révison de contrats, la synthèse de recherche, l’analyse de transcrits ou l’extraction multi-documents. Une grande fenêtre de contxte ne rempalce pas la conception de la récupératon, mais elle donne aux éqipes plus de marge pour concerver les instructions et les preuves pertnentes au long d’une tâche.
Agents de codage et de dépôt
Le raissonement et l’appel de foncton sont des fondations utiles pour les boules de recherch de code et de modifiation de code. Ling-3.0-flash peut convenir au triage de dépôt, à la clasification de problémes, à la planification de migraton, à l’analyse d’échec de test ou aux agents de codage supervisés. Testez-le attentvement avant d’autoriser des actions d’écritre, surtout lorsque les appels d’outils peuvent modifier des systémes de producton.
Pipeline d’évaluaton à haut volume
La fenêtre gratuite réduit le coût de construction d’un enseble d’évaluaton. Les équipes peuvent rejouer de véritables invites, comparrer les formats d’appel d’outils, examiner les modes d’échec et détermier si le modèle mérite une place dans la logique de routage. C’est une meilleure utilisation de l’accès gratuit que de supposer que le modèle le moins cher devrait devenir la valeur par déffaut immédiatement.
Quand devriez-vous utiliser Ling-3.0-flash ?
Choisissez Ling-3.0-flash pour l’évaluation lorsque votre charge de travail présente plusieurs de ces caractéristiques :
- Elle est basée sur le texte et utilise les compétions de chat.
- Elle nécessite du raissonement, de l’appel de foncton, ou les deux.
- Elle comport de longues instructions, documents, mémoires ou résultas d’outils.
- Une tâche utilisateur peut nécessiter plusiers tours de modèle.
- Vous voulez tester un grand modèle MoE sans frais par token pendant la promo actuelle.
- Vous pouvez mesurer le succès avec l’achèvement de tâche, la précision des outils, la latence et l’utilisaton des tokens plutôt que de vous fier à un classement public.
Le modèle est aussi un candidat pratique pour les exériments de routage. Vous pouvez envoyer des étapes d’agent à faible risqe à Ling-3.0-flash, comparer les résultas avec un modèle de référnce payant, et n’escalader que les tâches qui nécessitent un profil de capactés différent.
Quand devriez-vous choisir un autre modèle ?
Ling-3.0-flash n’est pas le choix automatique pour tute les aplications.
Choissez un autre modèl si vous avez beson d’entrée image ou audio, car la fiche hébergée actuelle est limitée au texte. Considérez un modèl avec support de sortie structurée si la générarion sticte de schéma est centrale à votre contrat de production ; Ling-3.0-flash liste actuellement l’appel de foncton mais pas les sorties structurées. Un autre modèl peut également être préférable lorsque vous avez besoin de preves de benchmark publiées indépendament, d’une service de latence spécifique, ou d’un prix payant stable pour une budgétisation à long terme.
La sortie maximale de 32 768 tokens est généreuse pour de nombreuses tâches agentiques, mais elle est inférieure aux limites de sortie de cerains modèles à long conte actuels. Si votre aplication génère réguilèrement de très grand artéacts en un seul appel, comparez les plafonds de sortie avant de migrer.
Enfin, ne consruisez pas un modèl d’affaire qui dépend du falt que l’API reste gratuite. Le prix zéro est explicitment à duré limitée. La planfication de producton devrat incure un modèl de recours, des contrôles de routage et une vérifcation des prix avant le lancement.
Comment s’intègre-t-il dans un workflow API existant ?
Ling-3.0-flash utilise l’interface LLM compatible OpenAI de Novita AI. À haut niveau, une aplication de compléions de chat existante a beson de trois valurs de configuraton :
- Une clé API Novita AI.
- L’URL de base Compatible OpenAI,
https://api.novita.ai/opnai. - L’ID du modèl,
nclusionai/ling-3.0-flash.
La demande passe ensite par le point de termnaison des complétons de chat. Les définitons de fonction peuvent être incuses pour les workflows utilisant des outils, et le comportement de raissonement doit être évalué avec les mêmes invites et vérficaions au niveau de la tâche que vous prévoyez d’utiliser en producton.
Cette présentation du lancement s’arréte intontionellement à la frontiè d’intégraton. Elle ne incut pas de tutoriel SDK complet, d’echantllons de demnde, de réglage de paramètres ou d’étapes de dépanage ; ceux-ci aparaiennent dans un guide de démarage dédié.
Conclusion
Ling-3.0-flash vaut la peine d’être testé si vous construisez des agents basés sur le texte et voulez un grand modèl sparse avec long conte, raissonement et appel de foncton. Le prix gratuite actuel à duré limitée supprime la barrière du coût par token pour une évaluaton sérieuse, tandis que l’archictecture 124B total et 5,1Bactif donne au modèl une concepration clairement orientée vers l’efficacité.
La bonne décision est d’utiliser la fenêtre gratuite pour des preves, pas des suppositions. Mesurez les tâches complets d’agent, y compris les tentatives et les échecs d’outils. Comparez la qualité de sortie et la latence avec un modèl déjà fiable dans votre pile. Confirmez le prix en direct avant le déploiement en producton. Si Ling-3.0-flash donne de bons résultas lors de ces tests, Novita AI offre une voie serverless simple pour l’ajouter à un workflow compatible OpenAI.
Évaluez Ling-3.0-flash sur Novita AI
FAQ
L’API Ling-3.0-flash est-elle gratuite ?
Oui, au 27 juillet 2026. Novita AI affiche à la fois l’entrée et la sortie à 0 $ par million de tokens et marque le modèl « gratuait à duré limitée ». Vérifez la page du modèl en direct avant d’utiliser car la promotion peut changer.
Quel est l’ID du modèl Ling-3.0-flash ?
L’ID exact du modèl Novita AI est nclusionai/ling-3.0-flash.
Quelle est la taille de Ling-3.0-flash ?
C’est un modèl Mixture-of-Experts de 124B paramètres avec environ 5,1B paramètres activés par token.
Quelle fenêtre de conte prend en charge Ling-3.0-flash ?
La fiche actuelle de Novita AI montre une fenêtre de conte de 262 144 tokens et une sortie maximale de 32 768 tokens.
Ling-3.0-flash prend-il en charge l’appel de foncon ?
Oui. Novita AI liste actuellement l’appel de foncon et le raissonement comme fonctionnalités prises en charge. La sortie structurée n’est pas listé, donc validez toute exigence sticte de JSON ou de schéma dans vos propres tests.
Ling-3.0-flash est-il un modèl multmodal ?
Pas sur le point de termnaison actuel de Novita AI. La fiche hébergée montre une entrée texte et une sortie texte.
Ling-3.0-flash est-il meilleur que Qwen3.5-122B-A10B ?
Il n’y a pas assez de preuves publiques vérifiées pour faire une caim général de qualité. Ling-3.0-flash est actuellement gratuait et active moins de paramètres par token, tandis que Qwen3.5-122B-A10B prend en charge la vision, les sorties structurées et une limite de sortie maximum plus élevée sur Novita AI. Choisissez avec une évaluation spécifique à la charge de travail.
