- Points clés à retenir
- Qu'est-ce que Ling-3.0-Flash-VL ?
- Comment y accéder sur Novita AI
- Spécifications et résumé des tarifs
- Que peuvent construire les développeurs avec ce modèle ?
- Signaux de performance et évaluation
- Quand utiliser Ling-3.0-Flash-VL
- Quand choisir un autre modèle
- Comment cela s'intègre dans un workflow API existant
- Recommandation finale
- FAQ
- Articles recommandés
Ling-3.0-Flash-VL est disponible sur Novita AI en tant que modèle multimodal serverless pour les applications nécessitant des entrées texte, image et vidéo dans un seul workflow API. La fiche hébergée pour inclusionai/ling-3.0-flash-vl affiche une fenêtre de contexte de 262 144 tokens, une sortie maximale de 32 768 tokens, le raisonnement, l’appel de fonctions, et un tarif à 0 $ par million de tokens d’entrée et de sortie avec une mention gratuit à durée limitée, vérifié le 9 septembre 2026. Il s’agit du membre visuel-langage de la famille Ling-3.0-flash, ajoutant des capacités natives de compréhension visuelle et d’agent visuel sans nécessiter de pipeline séparé de conversion image-texte.
Points clés à retenir
- Ling-3.0-Flash-VL accepte le texte, les images et les vidéos. Novita liste ces trois modalités d’entrée et la sortie texte pour le modèle hébergé.
- Le point de terminaison Novita est un déploiement avec contexte 256K et sortie 32K. Les limites exactes sont de 262 144 tokens de contexte et 32 768 tokens de sortie maximum.
- Le modèle est creux (sparse) avec une grande capacité totale. La fiche officielle du modèle InclusionAI décrit 124B de paramètres totaux et environ 5,5B de paramètres activés par token.
- La tarification actuelle des tokens est de 0 $. Novita indique à la fois l’entrée et la sortie à 0 $ par million de tokens et qualifie l’offre de durée limitée, donc revérifiez la page du modèle avant de budgétiser du trafic de production.
- La principale différence de cas d’usage par rapport au Ling-3.0-flash de base est l’entrée visuelle. Utilisez la présentation de Ling-3.0-flash pour le point d’entrée de la famille texte seul ; cette page se concentre sur la variante
-VL.
Qu’est-ce que Ling-3.0-Flash-VL ?
Ling-3.0-Flash-VL est un modèle multimodal natif d’InclusionAI et l’extension visuel-langage de Ling-3.0-flash. La fiche du modèle en amont décrit un système qui intègre l’information visuelle dans la compréhension, le raisonnement, la planification, l’action et la vérification. C’est un rôle plus large que le simple ajout d’un système de légende d’image à un modèle de langage texte seul : l’image ou la vidéo peut rester partie intégrante du contexte de raisonnement du modèle pendant qu’il exécute une tâche.
La fiche du modèle indique 124B de paramètres totaux et environ 5,5B de paramètres activés par token. Il s’agit d’une conception creuse Mixture-of-Experts (MoE), donc le nombre total de paramètres et les paramètres actifs par token décrivent des propriétés différentes. Le premier indique la capacité globale du modèle ; le second décrit la quantité approximative de calcul routé pour chaque token. Aucun de ces chiffres ne garantit à lui seul une latence ou une qualité de sortie particulière pour votre charge de travail.
L’extension visuelle est la distinction importante pour ce lancement. Le Ling-3.0-flash de base est un modèle texte sur la fiche actuelle de Novita, tandis que Ling-3.0-Flash-VL accepte également les entrées image et vidéo en plus du texte. Cela rend la page -VL pertinente pour la compréhension d’interfaces, l’analyse de documents et de graphiques, l’inspection visuelle, le question-réponse vidéo, et les agents qui doivent interpréter ce qui est à l’écran.
Comment y accéder sur Novita AI
Novita héberge le modèle en tant que point de terminaison serverless avec l’ID de modèle exact inclusionai/ling-3.0-flash-vl. La page du modèle liste les familles de points de terminaison chat/completions et compatibles Anthropic, ainsi que les fonctionnalités de raisonnement et d’appel de fonctions. Pour un client existant compatible OpenAI, utilisez l’URL de base API de Novita et sélectionnez l’ID de modèle exact dans votre configuration de requête.
La page du modèle est la source de vérité pour la configuration hébergée. En particulier, ne copiez pas la revendication de contexte plus large de la fiche du modèle amont dans une intégration Novita sans vérifier les limites de déploiement : la fiche du modèle décrit jusqu’à 1M de tokens au niveau du modèle, tandis que Novita expose actuellement 262 144 tokens de contexte et 32 768 tokens de sortie maximum pour cette fiche.
Le catalogue actuel montre également une limite de 30 requêtes par minute pour le niveau par défaut, avec des valeurs de niveau supérieur listées séparément. Considérez cela comme un quota de catalogue, et non comme une garantie de débit universelle pour l’application. Le niveau du compte, la taille des requêtes, la concurrence, les tentatives et l’exécution des outils peuvent tous affecter le débit de bout en bout.
Spécifications et résumé des tarifs
| Champ | Détails | Source / Date de vérification |
|---|---|---|
| Nom d’affichage | Ling 3.0 Flash VL | Page du modèle Novita, 9 septembre 2026 |
| ID du modèle | inclusionai/ling-3.0-flash-vl |
Page du modèle Novita, 9 septembre 2026 |
| Architecture | 124B paramètres totaux ; environ 5,5B actifs par token ; MoE creuse | Fiche officielle du modèle InclusionAI, 9 septembre 2026 |
| Modalités d’entrée | Texte, image et vidéo | Page du modèle Novita, 9 septembre 2026 |
| Modalité de sortie | Texte | Page du modèle Novita, 9 septembre 2026 |
| Fenêtre de contexte | 262 144 tokens sur le déploiement Novita | Page du modèle Novita, 9 septembre 2026 |
| Sortie maximale | 32 768 tokens | Page du modèle Novita, 9 septembre 2026 |
| Fonctionnalités hébergées | Serverless, appel de fonctions, raisonnement | Page du modèle Novita, 9 septembre 2026 |
| Familles de points de terminaison | chat/completions, compatible Anthropic |
Page du modèle Novita, 9 septembre 2026 |
| RPM catalogue | 30 RPM sur le niveau de fiche par défaut | Page du modèle Novita, 9 septembre 2026 |
| Prix d’entrée | 0 $ par million de tokens, actuellement mentionné gratuit à durée limitée | Page du modèle Novita, 9 septembre 2026 |
| Prix de sortie | 0 $ par million de tokens, actuellement mentionné gratuit à durée limitée | Page du modèle Novita, 9 septembre 2026 |
Le prix à 0 $ est utile pour l’évaluation, mais il ne doit pas devenir une hypothèse de production non testée. Avant le lancement, enregistrez le prix actuel, ajoutez une protection budgétaire et décidez quel modèle ou file d’attente doit recevoir le trafic si la fenêtre promotionnelle se termine.
Que peuvent construire les développeurs avec ce modèle ?
Comprendre les documents, graphiques et interfaces
L’entrée visuelle peut réduire la quantité de prétraitement nécessaire pour les documents, tableaux de bord, captures d’écran et interfaces logicielles. Un développeur peut passer une capture d’écran accompagnée d’une instruction de tâche et demander au modèle d’identifier les champs, de résumer l’état visible ou de localiser une cible d’interaction. Pour les documents et graphiques, testez si le modèle préserve les unités, les légendes, la structure des tableaux et les relations spatiales plutôt que de le juger sur un exemple de légende courte.
Raisonner sur des images et vidéos
L’architecture amont utilise un encodeur visuel et une gestion temporelle-positionnelle pour la vidéo. Cela est pertinent lorsque la réponse dépend du changement dans le temps, comme identifier quand un événement se produit, comparer deux moments dans un clip, ou extraire une séquence d’actions. Les vidéos longues nécessitent toujours un échantillonnage minutieux et une conception de prompt : une grande limite de contexte ne rend pas automatiquement chaque image également utile ou abordable après les changements de tarification.
Prendre en charge les agents visuels
Le positionnement d’agent visuel du modèle correspond aux workflows où la perception n’est qu’une étape d’une boucle plus large. Un agent pourrait inspecter une capture d’écran de navigateur, raisonner sur l’action suivante, appeler un outil et vérifier l’écran résultant. L’appel de fonctions peut fournir la limite d’action, tandis que le contexte visuel fournit la preuve pour décider de la prochaine action. Maintenez des permissions restreintes et validez chaque argument d’outil ; la compréhension multimodale ne supprime pas le besoin de contrôles de sécurité côté application.
Router les charges de travail mixtes texte et visuel
Les équipes qui routent déjà les tâches texte vers Ling-3.0-flash peuvent évaluer la variante -VL pour les requêtes contenant des preuves visuelles. Un routeur pratique peut envoyer le trafic texte seul vers le modèle de base et réserver la variante visuelle pour les messages contenant des images, vidéos ou états dérivés de captures d’écran. Mesurez l’ensemble du chemin, y compris la préparation de l’image, le temps de téléchargement, la latence du modèle, les tentatives et les appels d’outils en aval.
Signaux de performance et évaluation
La fiche officielle du modèle InclusionAI rapporte un score de 42 sur l’Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 et décrit des dimensions de capacité multimodale incluant la compréhension, le raisonnement et l’action. C’est un signal utile concernant la version amont, mais pas une garantie pour le déploiement hébergé par Novita ni pour votre distribution de prompts. La page note également une configuration d’évaluation Terminal-Bench avec contexte 256K, qui est plus proche de la limite de contexte hébergée que la déclaration générale « jusqu’à 1M » de la fiche du modèle.
Pour une évaluation significative, utilisez un petit ensemble de tâches reflétant votre produit :
- Extraction visuelle : mesurez la précision des champs sur les captures d’écran, formulaires, tableaux et graphiques.
- Raisonnement temporel : testez si les réponses identifient le bon événement et la plage temporelle dans des vidéos courtes.
- Exécution d’agent : évaluez à la fois l’outil choisi et l’état final après l’exécution de l’outil.
- Ancrage (grounding) : incluez des images avec des détails ambigus ou non pertinents et vérifiez les assertions non étayées.
- Opérations : enregistrez la latence, l’utilisation des tokens, le taux d’échec, le comportement de limitation de débit et l’effet des tentatives.
N’utilisez pas un score de benchmark amont comme substitut à ces vérifications applicatives. Un modèle peut bien performer sur un benchmark public tout en nécessitant des modifications de prompt, de prétraitement ou de routage dans une interface de production.
Quand utiliser Ling-3.0-Flash-VL
Choisissez Ling-3.0-Flash-VL lorsque votre requête contient des preuves visuelles et que la réponse nécessite plus qu’une légende unique. C’est un bon candidat à évaluer pour :
- la compréhension de captures d’écran et d’interfaces navigateur
- le question-réponse sur graphiques, tableaux et documents
- la localisation et le résumé d’événements dans des vidéos courtes
- les agents visuels utilisant des outils
- les workflows de support mixte texte et image
La fiche gratuite actuelle rend également pratique la construction d’un ensemble de test représentatif avant de s’engager dans un plan de routage payant. Capturez la date et l’état de la tarification lorsque vous effectuez ces tests afin que les comparaisons de coûts restent reproductibles.
Quand choisir un autre modèle
Choisissez la page du modèle Ling-3.0-flash de base pour les charges de travail texte seul si vous n’avez pas besoin d’entrées visuelles. Un chemin texte seul peut simplifier le traitement des charges utiles et réduire le traitement multimodal inutile.
Choisissez un autre modèle si vous avez besoin d’un prix fixe permanent, d’un plafond de contexte ou de sortie différent, d’un niveau de service de latence testé, d’une entrée audio, ou d’une capacité qui n’est pas listée pour ce déploiement. Ayez également une solution de repli si votre application dépend de l’offre actuelle gratuite à durée limitée. La conception de production la plus sûre traite le prix promotionnel et le quota du catalogue comme une configuration modifiable, et non comme des garanties produit codées en dur.
Comment cela s’intègre dans un workflow API existant
À un niveau élevé, une application existante compatible OpenAI a besoin d’une clé API Novita, de l’URL de base compatible OpenAI de Novita et de inclusionai/ling-3.0-flash-vl comme ID de modèle. La requête doit utiliser la structure de message multimodale prise en charge par le point de terminaison sélectionné, avec du contenu image ou vidéo accompagnant l’instruction textuelle de l’utilisateur.
Gardez les ressources visuelles accessibles au point de terminaison et validez leur format avant de les envoyer. Pour un workflow d’agent, définissez les outils séparément du contenu visuel, restreignez ce que chaque outil peut faire, et enregistrez l’action sélectionnée par le modèle et l’état résultant de l’application. Un article de démarrage rapide dédié peut couvrir la construction de requêtes spécifiques au SDK ; cette page de lancement est délibérément centrée sur la disponibilité, le positionnement, les limites et la tarification.
Recommandation finale
Ling-3.0-Flash-VL est le membre de la famille Ling-3.0-flash à tester lorsque des preuves visuelles doivent participer au raisonnement ou à l’exécution d’un agent. La fiche serverless actuelle de Novita combine l’entrée image et vidéo avec un contexte de 262K, une sortie maximale de 32K, le raisonnement et l’appel de fonctions, tandis que le prix d’entrée et de sortie à 0 $ abaisse la barrière à l’évaluation pour la fenêtre actuelle à durée limitée.
Commencez par un ensemble de test spécifique à votre charge de travail, comparez-le avec votre chemin texte seul existant, et enregistrez les métriques opérationnelles ainsi que la qualité des réponses. S’il répond à vos exigences de précision visuelle et de sécurité des outils, conservez l’ID du modèle Novita et la tarification actuelle dans la configuration afin qu’un futur changement de catalogue ne nécessite pas de réécriture de code.
Essayez Ling-3.0-Flash-VL sur Novita AI
FAQ
Quel est l’ID du modèle Ling-3.0-Flash-VL sur Novita AI ?
L’ID exact du modèle est inclusionai/ling-3.0-flash-vl.
Ling-3.0-Flash-VL prend-il en charge les entrées image et vidéo ?
Oui. La fiche actuelle de Novita prend en charge les entrées texte, image et vidéo, avec une sortie texte.
Quelle fenêtre de contexte et limite de sortie Novita fournit-il ?
La fiche hébergée affiche une fenêtre de contexte de 262 144 tokens et une sortie maximale de 32 768 tokens. Ce sont les valeurs du déploiement Novita et doivent être revérifiées avant une utilisation en production.
Ling-3.0-Flash-VL est-il gratuit sur Novita AI ?
Novita liste actuellement 0 $ par million de tokens d’entrée et 0 $ par million de tokens de sortie et qualifie le modèle de gratuit à durée limitée. Le prix peut changer, donc confirmez la page du modèle en direct avant de vous y fier.
Prend-il en charge l’appel de fonctions et le raisonnement ?
Oui. Novita liste à la fois l’appel de fonctions et le raisonnement parmi les fonctionnalités hébergées.
En quoi est-il différent de Ling-3.0-flash ?
Ling-3.0-Flash-VL ajoute des entrées natives image et vidéo ainsi que des capacités d’agent visuel. La page actuelle de Ling-3.0-flash de base est un point d’entrée pour la famille texte seul, donc utilisez la variante -VL lorsque des preuves visuelles font partie de la requête.
Le modèle en amont prend-il en charge un contexte de 1M de tokens ?
La fiche officielle du modèle InclusionAI décrit jusqu’à 1M de tokens au niveau du modèle. La fiche hébergée actuelle de Novita expose 262 144 tokens, donc utilisez la valeur hébergée lors de la conception des requêtes via Novita.
