Ling-3.0-flash가 이제 Novita AI Serverless API를 통해 기간 한정 무료 모델 로 제공되며, 2026년 7월 27일 기준 입력 및 출력 가격이 $0으로 책정되었습니다. 에이전트 추론을 위해 설계된 텍스트 모델로, 총 1,240억 개의 파라미터, 토큰당 약 51억 개의 활성 파라미터, 262,144 토큰 컨텍스트 창, 추론 지원, OpenAI 호환 채팅 완성 워크플로를 통한 함수 호출을 제공합니다. 장기 실행 에이전트, 도구 사용 또는 대량 자동화를 테스트하는 개발자에게 현재 무료 기간 동안 토큰당 비용 없이 대규모 희소 모델을 평가할 수 있다는 점이 즉각적인 매력입니다.
핵심 요약
- 현재 API는 무료입니다. Ling-3.0-flash 모델 페이지는 입력 토큰 100만 개당 $0, 출력 토큰 100만 개당 $0로 표시되며, 2026년 7월 27일 기준 “기간 한정 무료” 라벨이 붙어 있습니다.
- 매우 희소한 124B MoE 모델입니다. 토큰당 약 51억 개의 파라미터가 활성화되며, 이는 전체 파라미터 수의 약 4.1%에 해당합니다.
- 에이전트 추론을 위해 설계되었습니다. Novita의 모델 목록은 토큰 효율성과 지연 시간 및 서빙 비용 제약 하에서의 프로덕션 규모 에이전트 워크로드를 강조합니다.
- 호스팅 API는 긴 컨텍스트와 도구 사용을 지원합니다. 현재 목록은 262,144 토큰 컨텍스트 창, 32,768 토큰 최대 출력, 추론 및 함수 호출을 보여줍니다.
- 무료 가격은 영구적인 약속이 아닌 평가 기간으로 간주하세요. 프로덕션 비용을 추정하거나 사용자에게 무료 서비스를 약속하기 전에 실시간 모델 페이지를 확인하세요.
Ling-3.0-flash란 무엇인가요?
Ling-3.0-flash는 InclusionAI의 희소 혼합 전문가 언어 모델입니다. 모든 토큰에 대해 124B 파라미터를 모두 활성화하는 대신, 각 토큰을 약 51억 개의 활성 파라미터를 통해 라우팅합니다. 이 아키텍처는 대규모 모델의 용량을 유지하면서 각 추론 단계에 사용되는 계산량을 제한하기 위해 설계되었습니다.
현재 Novita AI 설명은 벤치마크 헤드라인보다는 실용적인 목표에 초점을 맞춥니다: 제한된 토큰, 지연 시간 및 서빙 비용 예산 내에서 더 많은 유용한 작업을 완료하는 것입니다. 이러한 포지셔닝은 한 번의 사용자 작업이 여러 모델 호출, 도구 호출, 계획 단계 및 검증 단계를 촉발할 수 있는 에이전트 시스템에 특히 적합합니다.
Ling-3.0-flash는 Ling-2.6-flash와 혼동해서는 안 됩니다. 새 모델은 총 파라미터를 104B에서 124B로 늘리면서 활성 파라미터를 7.4B에서 약 5.1B로 줄였습니다. 두 모델 모두 Novita A1에세 긴 컨텍스스 트를 노출하지마만 Lin-g3.0-flash는 현재 호스트된 기능 세트에 추론 지원을 추기하고 기간 한정 무료 API 가격으로 출시됩니다.
Novita A1에세 Lin-g3.0-flash는 어떻게 사용할 수 있나요?
Novita A1는 Lin-g3.0-flash를 서버리스 텍스트 생성 모델로 호스팅합니다. 정확한 모델 ID는 inclusionai/ling-3.0-flash이며, 지원되는 엔드포인트 계열은 채트 완성입니다. 이 서비스는 Novita A1의 LLM 카탈로그에서 사용할 수 있는 동일한 OpeA1 호환 요청 패턴을 사요하므로 팀이 전용 배포를 만들거나 인퍼런스 하드웨어를 관리하지 않고도 모델을 평가할 수 있습니다.
2026년 7월 27일 기준, 모델 가격은 입력 토큰 100만 개당 $0, 출려 토큰 100만 개당 $0 입니다. 모델 페이지는 또한 이 제안을 기간 한정 무료 로 표시합니다. 이 구분은 중요합니다: Ling-3.0-flash는 지금 호출하기에 무료이지만, 이 목록이 가격이 무기한 0으로 유지될 것이라고 약속하지는 않습니다.
가장 안전한 프러덕션 실천 방법은 이 기간을 자신의 증거를 수집할 기회로 활용하는 것입니다. 대표적인 에이전트 트레이스를 실행하고, 토큰 사용량과 지연 시간을 기록하며, 함수 호출 신뢰성을 테스트하고, 답변 품질을 현재 모델과 비교하세요. 이휴에 가격이 변경되더라도, 해당 워크로드에 모델이 여전히 적합한지 결정할 충분한 데이터를 확보하게 될 것입니다.
Ling-3.0-flash 사양 및 가격
| 필드 | 현재 세부 사항 |
|---|---|
| 표시 이름 | Ling-3.0-flash |
| 모델 ID | inclusionai/ling-3.0-flash |
| 아키텍처 | 124B-파라미터 혼합 전문가; 토큰당 약 51억 개의 활성 파라미터 |
| 액세스 | 서버리스 API |
| API 형식 | OpenAI 호환 채트 완성 |
| 베이스 URL | https://api.novita.ai/openai |
| 엔드포인트 | OpenAI 호환 베이스 URL을 통한 /v1/chat/completions |
| 컨텍스트 창 | 262,144 토큐 |
| 최대 출략 | 32,768 토큰 |
| 모달리티 | 텍스트 입력 및 텍스트 출략 |
| 호스트된 기능 | 추론 및 함수 호출 |
| 입략 가격 | $0 / 1M 토큐, 기간 한정 무료 |
| 출략 가격 | $0 / 1M 토큐, 기간 한정 무료 |
| 최적 사용처 | 에이전트 평가, 장문맥 자동화, 도구 사용 워크플로, 비용 민감 실험 |
모델 가용성, 사양, 가격 및 API 세부 사항은 2026년 7월 27일 기준 Novita AI 모델 페이지 및 LLM API 문서에서 확인되었습니다.
현재 모델 목록은 Ling-3.0-flash에 대한 공개 벤치마크 패키지, 처리량 보장 또는 상세한 업스트림 학습 보고서를 제공하지 않습니다. 따라서 이 기사는 지능 순위를 할당하거나 다른 모델보다 성능이 뛰어나다고 주장하지 않습니다. 프로덕션 선택을 위해서는 파라미터 수만으로 품질을 추론하기보다 자체 프롬프트와 도구로 테스트하세요.
유사한 MoE 모델과 가격은 어떻게 비교되나요?
Ling-3.0-flash는 현재 호스팅된 토큰 가격이 0이기 때문에 특이합니다. "무료 대 유료"보다 더 유용한 비교를 위해 아래 표에는 실시간 Novita AI 카탈로그에서 유사한 총 파라미터 수 또는 유사한 낮은 활성 파라미터 설계를 가진 희소 모델이 포함되어 있습니다.
| Novita AI의 모델 | 총 / 활성 파라미터 | 컨텍스트 | 1M 토큰당 입력 | 1M 토큰당 출력 |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
가격과 호스트된 제한 사항은 2026년 7월 27일 Novita A1의 실시간 모델 목록에서 확인되었습니다. Ling-3.0-flash는 기간 한정 무료로 표시되어 있으므로 해당 행은 영구적인 가격 보장이 아닌 스냅샷입니다.
표는 어떤 모델이 "최고"인지 결정하지 않습니다. Qwen3.5-122B-A10B는 Novita AI에서 더 큰 최대 출력 허용량과 네이티브 비전 기능을 제공합니다. Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct는 현재 목록에서 구조화된 출력을 지원하는 더 작은 희소 모델입니다. Ling-2.6-flash는 확립된 제품 기록을 가지고 있으며 무료 프로모션 외에도 저렴한 가격을 유지합니다. Ling-3.0-flash는 오늘날 가격 기준으로 평가하기 가장 쉬운 모델이지만, 성능과 신뢰성은 여전히 워크로드별 테스트가 필요합니다.
124B/5.1B MoE 설계가 중요한 이유는 무엇인가요?
총 파라미터 수와 활성 파라미터 수는 MoE 모델의 다른 부분을 설명합니다. 124B 총 수치는 모델의 전반적인 전문가 용량을 나타냅니다. 약 51억 개의 활성 수치는 개별 토큰에 대해 해당 전문가 네트워크 중 얼마나 많이 선택되는지를 설명합니다.
개발자에게 중요한 점은 51억 개의 활성 파라미터가 자동으로 모델을 빠르게 만드는 것이 아니라는 것입니다. 실제 API 지연 시간은 서빙 하드웨어, 배칭, 프롬프트 길이, 출력 길이 및 플랫폼 부하에 따라 달라집니다. 유용한 신호는 Ling-3.0-flash가 모든 토큰에 대해 전체 파라미터 세트를 실행하는 대신 희소 활성화 및 토큰 효율성을 중심으로 설계되었다는 것입니다.
이러한 설계는 에이전트가 루핑할 때 특히 관련이 있습니다. 지원 에이전트는 요청을 분류하고, 컨텍스트를 검색하고, 도구를 호출하고, 결과를 검사하고, 응답을 작성할 수 있습니다. 코딩 에이전트는 리포지토리를 검색하고, 변경 사항을 계획하고, 파일을 편집하고, 테스트를 실행하고, 실패를 수리할 수 있습니다. 두 경우 모두 하나의 "작업"에 대한 비용과 지연 시간은 여러 추론 단계에 분산됩니다. 효율적인 반복 추론을 위해 설계된 모델은 단일 응답에만 최적화된 모델보다 더 가치 있을 수 있습니다.
개발자는 Ling-3.0-flash로 무엇을 구축할 수 있나요?
도구 사용 어시스턴트
함수 호출을 통해 Ling-3.0-flash는 도구를 선택하고, 인수를 생성하고, 도구 결과를 검사하고, 워크플로를 계속하는 어시스턴트의 후보가 됩니다. 예로는 고객 지원 라우팅, 계정 조회, 내부 지식 검색 및 운영 대시보드가 있습니다.
장문맥 문서 워크플로
262,144 토큰 컨텍스트 창은 계약 검토, 연구 종합, 대본 분석 또는 다중 문서 추출을 위한 실질적인 작업 컨텍스트를 수용할 수 있습니다. 큰 컨텍스트 창이 검색 설계를 대체하는 것은 아니지만, 팀이 작업 전반에 걸쳐 지침과 관련 증거를 보존할 수 있는 더 많은 여유를 제공합니다.
코딩 및 리포지토리 에이전트
추론과 함수 호출은 코드 검색 및 코드 변경 루프를 위한 유용한 기초입니다. Ling-3.0-flash는 리포지토리 트리아지, 이슈 분류, 마이그레이션 계획, 테스트 실패 분석 또는 감독된 코딩 에이전트에 적합할 수 있습니다. 특히 도구 호출이 프로덕션 시스템을 변경할 수 있는 경우 쓰기 작업을 허용하기 전에 신중하게 테스트하세요.
대량 평가 파이프라인
무료 기간은 평과 세트를 구축하는 비용을 낮춥니다. 팀은 실시간 프롬프트를 재생하고, 도구 호출 형식을 비교하며, 실패 모드를 검사하고, 모델이 라우팅 로직에 자리할 자격이 있는지 결정할 수 있습니다. 이는 가장 저렴한 모델이 즉시 기본값이 되어야 한다고 가정하는 것보다 무료 액세스를 활용하는 더 나은 방법입니다.
언제 Ling-3.0-flash를 사용해야 하나요?
다음 중 여러 특성을 가즌 워크로드가 있으면 평가 용으로 Ling-3.0-flash를 선택하세요.
- 텍스트 기반이며 �트 완성을 사용합니다.
- 추론, 함수 호출 또는 둘 다 필료합니다.
- 긴 지시사항, 문서, 메모리 또는 도구 결과를 나릅합니다.
- 한 번의 사용자 작업에 여러 모델 �이 필요할 수 있습니다.
- 현재 프모션 동안 토큰당 비용 없이 대규모 MoE 모델을 테스트하고 싶습니다.
- 공개 리더보드에 의존하기 보다는 작업 완료, 도구 정확도, 지연 시간 및 토큰 사용으로 성공을 측정할 수 있습니다.
또한 이 모델은 라우팅 실험에 실용적인 후보입니다. 위험이 낮은 에이전트 단계를 Ling-3.0-flash로 보내고, 결과를 유료 참조 모델과 비교하며, 다른 능력 프로필이 필료한 작업만 에스컬레이트할 수 있습니다.
언제 다른 모델을 선택해야 하나요?
Ling-3.0-flash가 모 든 응용 프로그램에 자동으러 최적의 선택은 아닙니다.
이미지나 오디오 입력이 필료한 경우 다 른 모델을 선택하세요. 현재 호스된 목록은 텍스트 전용이기 때문입니다. 엄격한 스키마 생성이 프러덕션 계약의 중싱인 경우 구조화된 출력을 지원하는 모델을 고려하세요. Ling-3.0-flash는 현재 함수 호출을 제공하지만 구조화된 출력은 제공하지 않습니다. 독립적으로 게시된 벤치마크 증거, 특정 지연 시간 서비스 수준 또는 장기 예산을 위한 안정적인 유료 가격이 필료한 경우에도 다른 모델이 더 나을 수 있습니다.
32,768 토큰 최대 출력은 많은 에이전트 작업에 충분하지만 일부 최신 장문맥 모델의 출력 한도보다는 낮습니다. 응용 프로그램이 한 번의 호출에서 매주 큰 결과물을 정기적으로 생성하는 경우, 마이그레이션 전에 출략 한도를 비교하세요.
마지막으로, API가 무료로 유지되는 것에 의존하는 비즈니스 모델을 구축하지 마세요. 제로 가격은 명시적으로 기간 한정입니다. 프러덕션 계획에는 폴백 모델, 라우팅 제어 및 출시 전 새로운 가격 확인이 포함되어야 합니다.
기존 API 워크플로에 어떻게 적합한가요?
Ling-3.0-flash는 Novita A1의 OpeA1 호환 LLM 인퍼페이스를 사용합니다. 높은 수준에서, 기존 채트 완성 응용 프로그램은 세 가지 구성 값이 필료합니다:
- Novita AI API 키.
- OpenAI 호환 베이스 URL,
https://api.novita.ai/openai. - 모델 ID,
inclusionai/ling-3.0-flash.
그 후 요청은 채트 완성 엔드포인트를 통해 전송됩니다. 함수 정의는 도구 사용 워크플로를 위해 포함될 수 있으며, 추론 동작은 프로덕션에서 사용할 계획인 동일한 프롬프트 및 작업 수준 검사로 평가해야 합니다.
이 출시 개요는 의도적으로 통합 경계에서 멈춥니다. 전체 SDK 튜트리얼, 요청 샘플, 파라미터 튜닝 또는 문제 해결 단계는 포함되지 않습니다. 이러한 내요은 전용 퀵 스타트 가이드에 속합니다.
결론
Ling-3.0-flash는 텍스트 기반 에이전트를 구축하고 있으며 긴 컨텐스트, 추론 및 함수 호출이 있는 대규모 희소 모델을 원하는 경우 테스트할 가치가 있습니다. 현재 기간 한정 무료 가격은 심각한 평가에서 토큰 비용 장벽을 제거하는 반면, 124B 총 및 5.1B 활성 아키텍처는 모델에 명확한 효율성 중심 설계를 제공합니다.
올바른 결정은 가정이 아닌 증거를 위해 무료 창을 사용하는 것입니다. 재시도 및 도구 실패를 포함하여 완전한 에이전트 작업을 측정하세요. 출력 품질과 지연 시간을 스택에서 이미 신뢰하는 모델과 비교하세요. 프로덕션 출시 전에 실시간 가격을 확인하세요. Ling-3.0-flash가 이러한 테스트에서 좋은 성능을 보이면, Novita A1는 OpeA1 호환 워크플로에 추가할 수 있는 간단한 서버리스 경로를 제공합니다.
Novita AI에서 Ling-3.0-flash 평가하기
FAQ
Ling-3.0-flash API는 무료인가요?
네, 2026년 7월 27일 기준입니다. Novita A1는 입력과 출력 모두를 토큰 100만 개당 $0로 표시하고 모델을 "기간 한정 무료"로 표시합니다. 프로모션이 변경될 수 있으므로 사용 전에 실시간 모델 페이지를 확인하세요.
Ling-3.0-flash 모델 ID는 무엇인가요?
정확한 Novita A1 모델 ID는 inclusionai/ling-3.0-flash입니다.
Ling-3.0-flash는 얼마나 큰가요?
토큰당 약 51억 개의 파라미터가 활성화되는 124B-파라미터 혼합 전문가 모델입니다.
Ling-3.0-flash는 어떤 컨텍스트 창을 지원하나요?
현재 Novita AI 목록은 262,144 토큰 컨텍스트 창과 32,768 토큰 최대 출력을 보여줍니다.
Ling-3.0-flash는 함수 호출을 지원하나요?
네. Novita A1는 현재 함수 호출과 추론을 지원되는 기능으로 목록에 올리고 있습니다. 구조화된 출략은 목록에 없으므로, 자체 테스트에서 엄격한 JSON 또는 스키마 요구 사항을 검증하세요.
Ling-3.0-flash는 멀티모달 모델인가요?
현재 Novita A1 엔드포인트에서느 아닙니다. 호스트된 목록은 텍스트 입력과 텍스트 출략을 보여줍니다.
Ling-3.0-flash가 Qwen3.5-122B-A10B보다 더 나은가요?
일반적인 품질 주장을 하기에는 충분히 검증된 공개 증거가 충분하지 않습니다. Ling-3.0-flash는 현재 무료이며 토큰당 더 적은 파라미터를 활성화하는 반면, Qwen3.5-122B-A10B는 Novita A1에서 비전, 구조화된 출략 및 더 높은 최대 출략 한도를 지원합니다. 워크로드별 평가로 선택하세요.
