モデル名ではなく、リクエストから始めましょう。一般的なテキストおよびエージェントのベースラインとして Ling-3.0-flash を、ファイナンスワークフローには Ling-3.0-flash-fin を、健康と医療には Ling-3.0-flash-sante を、リクエストに画像や動画が含まれる場合は Ling-3.0-flash-VL を使用します。4 つすべては Novita AI 上のサーバーレスチャットエンドポイントで、同じ 262,144 トークンのコンテキストと 32,768 トークンの最大出力を持ちますが、ドメイン調整、入力モダリティ、現在の料金の違いにより、モデル ID はルーティングの判断材料になります。
4 つのモデルは同じ 124B パラメータの Flash ベースを共有しています。Flash-VL の約 5.5B を除き、トークンあたり約 5.1B のパラメータをアクティブ化します。したがって、ドメインと機能のバリアントは、小から大への階段ではありません。それらは同じアーキテクチャを通るルートです。
主なポイント
- テキストとツール利用のベースライン:
ling-3.0-flashは一般的なエージェント型および長コンテキストのテキストワークロードに適しています。 - ファイナンス調整:
ling-3.0-flash-finは、投資、市場、その他のファイナンス固有のワークフローをテストするための選択肢です。 - 医療調整:
ling-3.0-flash-santeは、健康および医療推論ワークフローをテストするための選択肢です。 - マルチモーダルルート:
ling-3.0-flash-vlは、現在 Novita AI 上でテキストと一緒に画像および動画入力を受け付ける唯一のファミリーメンバーです。
Ling-3.0 ラインナップの概要
モデルカタログは 2026 年 9 月 9 日に確認しました。料金と可用性は変更される可能性があるため、推定値や本番ルートをハードコードする前に、ライブのモデルページを再確認してください。
| モデル ID | 最適な用途 | 総パラメータ / アクティブパラメータ | モダリティ | コンテキスト / 最大出力 | 現在の 100 万トークンあたりの料金 |
|---|---|---|---|---|---|
inclusionai/ling-3.0-flash |
一般的なエージェント型推論、推論、ツール利用 | 124B / ~5.1B | テキスト → テキスト | 262,144 / 32,768 | 入力 $0.06、出力 $0.18 |
inclusionai/ling-3.0-flash-fin |
ファイナンス固有の推論とマルチステップワークフロー | 124B / ~5.1B | テキスト → テキスト | 262,144 / 32,768 | 入力 $0、出力 $0 |
inclusionai/ling-3.0-flash-sante |
健康および医療推論と一般機能 | 124B / ~5.1B | テキスト → テキスト | 262,144 / 32,768 | 入力 $0、出力 $0 |
inclusionai/ling-3.0-flash-vl |
スクリーンショット、チャート、ドキュメント、動画、視覚エージェント | 124B / ~5.5B | テキスト + 画像 + 動画 → テキスト | 262,144 / 32,768 | 入力 $0、出力 $0 |
カタログには、すべてのモデルでサーバーレスアクセス、推論、関数呼び出しも記載されています。ling-3.0-flash-vl と ling-3.0-flash-sante はさらに Anthropic 互換エンドポイントを公開しています。他の 2 つは chat/completions を記載しています。
バリアントに共通する点
すべてのモデルは Ling-3.0-flash 上に構築されています。Novita のカタログと公式 Flash モデルカードでは、ベース Flash ルートを、トークンあたり約 5.1B のアクティブパラメータを持つ 124B パラメータの MoE と説明しています。Flash-VL も 124B ですが、約 5.5B をアクティブ化します。つまり、Flash バリアント間の選択は主にドメインの重点、入力モダリティ、料金状態、レイテンシ特性に関するものであり、アーキテクチャ全体の規模の違いではありません。
4 つのリスティングはすべて現在、同じ Novita のコンテキストと出力上限を示しています。入力 262,144 トークン、出力 32,768 トークンです。この同等性により、コンテキストは最初のフィルターとしては不適切です。適合性、モダリティ、コスト、測定されたレイテンシは、ベンチマーク前にラインナップを絞り込むより良い方法です。
一般的なベースラインには Ling-3.0-flash を選ぶ
ワークロードがテキストのみで、まだ明確な業界特化がない場合は、Ling-3.0-flash を使用してください。チャット、ドキュメント分析、マルチステップエージェント、推論制御、ツール呼び出しにとって自然な最初のテストです。クイックスタート では OpenAI 互換のリクエストフローを示しています。
また、比較のための公平な対照モデルでもあります。Fin または Sante がタスク固有のトレースを改善しない場合、余分なモデル ID を追加せず一般的なルートを維持する根拠が得られます。
ファイナンスワークフローには Ling-3.0-flash-fin を選ぶ
タスクがファイナンス語彙とマルチステップの金融推論に依存する場合は、Ling-3.0-flash-fin を使用してください。Novita のリスティングでは、このモデルをファイナンス強化型であり、推論、コーディング、数学能力を保持しながら、実世界の投資ワークフロー、長期計画、実行に適していると説明しています。
これはコンプライアンスシステムではなく、データ管理の代替でもありません。引用、ソースドキュメント、計算、承認ステップはアプリケーション内に保持してください。ポートフォリオ分析、決算レビュー、リサーチ統合、投資プロセスのドラフト作成では、実際のドメインの例で Fin と一般的な Flash モデルを比較してください。
健康・医療タスクには Ling-3.0-flash-sante を選ぶ
リクエストに医学知識の推論、臨床安全性の文言、エビデンス検索、長期医療ワークフローが含まれる場合は、Ling-3.0-flash-sante を使用してください。Novita は Sante を Ling-3.0-flash 上に構築され、総パラメータ 124B、アクティブパラメータ約 5.1B と説明しています。チャット補完のクイックスタート も利用できます。
医療用途では、モデル選択以外の要件も追加されます。プライバシー処理、人によるレビュー、エスカレーションパス、来歴、地域の規制ルールです。Sante は医学的表現と推論を評価するファミリーメンバーですが、臨床的に重要な行動の前には、製品側で出力を検証する必要があります。
画像・動画リクエストには Ling-3.0-flash-vl を選ぶ
モデルが何かを見る必要がある場合、つまりスクリーンショット、チャート、フォーム、ドキュメント、製品画像、短い動画などの場合は、Ling-3.0-flash-VL を使用してください。現在の Novita リスティングで、テキスト出力とともに画像および動画入力を受け付ける唯一のバリアントです。
有用なテストは、視覚的エビデンスがシステムの取る行動を変えるかどうかです。ブラウザエージェントは画面を読み、コントロールを選択し、ツールを呼び出し、結果を検証するかもしれません。レポートアシスタントはチャートから系列を抽出するかもしれません。テキストのみのプロンプトでは、VL を使用する理由がテストで示されない限り、リクエストをベース Flash モデルに送ってください。
実用的なルーティングルール
コード全体にモデル ID を散らばせるのではなく、小さな設定を使用してください:
model_routes = {
"general_text_agent": "inclusionai/ling-3.0-flash",
"finance_workflow": "inclusionai/ling-3.0-flash-fin",
"medical_workflow": "inclusionai/ling-3.0-flash-sante",
"image_or_video": "inclusionai/ling-3.0-flash-vl",
}
次に、ワークロードのメタデータにルートを選択させます。テキストのみのエージェント作業には一般的な Flash から始め、画像または動画コンテンツがある場合は常に VL を使用します。ドメインのトレースが、特化ルートが追加の評価と運用オーバーヘッドに値すると示す場合にのみ、Fin または Sante を追加してください。
名前ではなく、意思決定にコストを割り当てる
現在のカタログ価格は 2 つのパターンに分かれます。一般的な Flash モデルは、入力 100 万トークンあたり $0.06、出力 100 万トークンあたり $0.18 を記載しています。Fin、Sante、VL はどちらも $0 を記載しています。これらのゼロ価格リスティングはライブのプロモーションスナップショットであり、恒久的な保証ではありません。
実際の本番見積もりでは、プロンプトサイズ、レスポンスサイズ、キャッシュ動作、リトライ、ツール呼び出し頻度、ユーザーアクションあたりのモデルターン数を記録してください。より高い表示価格のルートでも、より少ないターンや手戻りでタスクを解決できるなら安くなる可能性があります。無料リスティングであっても、テスト、運用、品質レビューのコストがなくなるわけではありません。
FAQ
Novita AI はいくつの Ling-3.0 モデルを提供していますか？
確認したカタログには 4 つ記載されています: ling-3.0-flash、ling-3.0-flash-fin、ling-3.0-flash-sante、ling-3.0-flash-vl。
4 つのモデルはすべて同じコンテキストウィンドウを持っていますか？
はい。Novita の現在のリスティングでは、すべてのモデルで 262,144 トークンのコンテキストと 32,768 トークンの最大出力を示しています。
スクリーンショットや動画にはどの Ling-3.0 モデルを使用すべきですか？
inclusionai/ling-3.0-flash-vl を使用してください。Novita が現在テキスト、画像、動画入力で記載しているファミリーメンバーです。
無料の Ling-3.0 価格は永続的ですか？
いいえ。Fin、Sante、VL は現在、入力 $0、出力 $0 を記載していますが、料金はライブのカタログ値です。本番使用前に再確認してください。
