O Ling-3.0-Flash-VL está disponível na Novita AI como um modelo multimodal serverless para aplicações que precisam de entrada de texto, imagem e vídeo em um único fluxo de trabalho de API. A listagem hospedada para inclusionai/ling-3.0-flash-vl mostra uma janela de contexto de 262.144 tokens, saída máxima de 32.768 tokens, raciocínio, chamada de função e tokens de entrada e saída gratuitos até 23 de setembro de 2026, às 2:30 AM UTC. É o membro visual-linguagem da família Ling-3.0-flash, adicionando compreensão visual nativa e capacidades de agente visual, em vez de exigir um pipeline separado de imagem para texto.
Principais Conclusões
- O Ling-3.0-Flash-VL aceita texto, imagens e vídeos. A Novita lista essas três modalidades de entrada e saída de texto para o modelo hospedado.
- O endpoint da Novita é uma implantação com contexto de 256K e saída de 32K. Os limites exatos são 262.144 tokens de contexto e 32.768 tokens máximos de saída.
- O modelo é esparso com grande capacidade total. O cartão do modelo oficial da InclusionAI descreve 124B parâmetros totais e cerca de 5,5B parâmetros ativados por token.
- O uso de tokens é gratuito até 23 de setembro de 2026, às 2:30 AM UTC. Após esse horário, verifique novamente a página do modelo antes de orçar tráfego de produção.
- A principal diferença de caso de uso do Ling-3.0-flash base é a entrada visual. Use a visão geral do Ling-3.0-flash para o ponto de entrada da família somente texto; esta página foca na variante
-VL.
O que é o Ling-3.0-Flash-VL?
O Ling-3.0-Flash-VL é um modelo multimodal nativo da InclusionAI e a extensão visual-linguagem do Ling-3.0-flash. O cartão do modelo upstream descreve um sistema que traz informações visuais para compreensão, raciocínio, planejamento, ação e verificação. Isso é um papel mais amplo do que anexar um legendador de imagem a um modelo de linguagem somente texto: a imagem ou vídeo pode permanecer parte do contexto de raciocínio do modelo enquanto ele trabalha em uma tarefa.
O cartão do modelo relata 124B parâmetros totais e aproximadamente 5,5B parâmetros ativados por token. Este é um design de Mistura de Especialistas esparsa, então a contagem total de parâmetros e os parâmetros ativos por token descrevem propriedades diferentes. O primeiro indica a capacidade geral do modelo; o último descreve a quantidade aproximada de computação roteada para cada token. Nenhum número isoladamente garante uma latência específica ou qualidade de saída na sua carga de trabalho.
A extensão visual é a distinção importante para este lançamento. O Ling-3.0-flash base é um modelo de texto na listagem atual da Novita, enquanto o Ling-3.0-Flash-VL aceita entradas de imagem e vídeo, além de texto. Isso torna a página -VL relevante para compreensão de interfaces, análise de documentos e gráficos, inspeção visual, resposta a perguntas em vídeo e agentes que precisam interpretar o que está na tela.
Como Acessá-lo na Novita AI
A Novita hospeda o modelo como um endpoint serverless com o ID de modelo exato inclusionai/ling-3.0-flash-vl. A página do modelo lista chat/completions e famílias de endpoints compatíveis com Anthropic, além de recursos de raciocínio e chamada de função. Para um cliente existente compatível com OpenAI, use a URL base da API da Novita e selecione o ID de modelo exato na configuração da sua requisição.
A página do modelo é a fonte da verdade para a configuração hospedada. Em particular, não copie a afirmação de contexto maior do cartão do modelo upstream para uma integração com a Novita sem verificar os limites da implantação: o cartão do modelo descreve até 1M tokens no nível do modelo, enquanto a Novita atualmente expõe 262.144 tokens de contexto e 32.768 tokens máximos de saída para esta listagem.
O catálogo atual também mostra um limite de 30 requisições por minuto para o nível padrão, com valores de níveis superiores listados separadamente. Trate isso como uma cota do catálogo, não como uma garantia de throughput universal da aplicação. O nível da conta, o tamanho da requisição, a concorrência, as tentativas e a execução de ferramentas podem afetar o throughput de ponta a ponta.
Resumo de Especificações e Preços
| Campo | Detalhes |
|---|---|
| Nome de exibição | Ling 3.0 Flash VL |
| ID do modelo | inclusionai/ling-3.0-flash-vl |
| Arquitetura | 124B parâmetros totais; aproximadamente 5,5B ativos por token; MoE esparsa |
| Modalidades de entrada | Texto, imagem e vídeo |
| Modalidade de saída | Texto |
| Janela de contexto | 262.144 tokens na implantação da Novita |
| Saída máxima | 32.768 tokens |
| Recursos hospedados | Serverless, chamada de função, raciocínio |
| Famílias de endpoint | chat/completions, compatível com Anthropic |
| RPM do catálogo | 30 RPM no nível de listagem padrão |
| Preço de entrada | Gratuito até 23 de setembro de 2026, às 2:30 AM UTC |
| Preço de saída | Gratuito até 23 de setembro de 2026, às 2:30 AM UTC |
A oferta gratuita é útil para avaliação até 23 de setembro de 2026, às 2:30 AM UTC. Antes do lançamento, registre o preço atual, adicione um guarda de orçamento e decida qual modelo ou fila deve receber tráfego após o fim da janela promocional.
O que os Desenvolvedores Podem Construir Com Ele?
Entender documentos, gráficos e interfaces
A entrada visual pode reduzir a quantidade de pré-processamento necessária para documentos, painéis, capturas de tela e interfaces de software. Um desenvolvedor pode passar uma captura de tela junto com uma instrução de tarefa e pedir ao modelo para identificar campos, resumir o estado visível ou localizar um alvo de interação. Para documentos e gráficos, teste se o modelo preserva unidades, legendas, estrutura de tabelas e relações espaciais, em vez de julgá-lo a partir de um exemplo curto de legendagem.
Raciocinar sobre imagens e vídeos
A arquitetura upstream usa um codificador visual e tratamento de posição temporal para vídeo. Isso é relevante quando a resposta depende de mudança ao longo do tempo, como identificar quando um evento ocorre, comparar dois momentos em um clipe ou extrair uma sequência de ações. Vídeos longos ainda precisam de amostragem cuidadosa e design de prompt: um limite grande de contexto não torna automaticamente cada quadro igualmente útil ou acessível após mudanças de preço.
Suportar agentes visuais
O posicionamento de agente visual do modelo se adequa a fluxos de trabalho onde a percepção é apenas um estágio de um loop maior. Um agente pode inspecionar uma captura de tela do navegador, raciocinar sobre a próxima ação, chamar uma ferramenta e verificar a tela resultante. A chamada de função pode fornecer o limite da ação, enquanto o contexto visual fornece evidências para decidir o que fazer em seguida. Mantenha permissões restritas e valide cada argumento de ferramenta; a compreensão multimodal não remove a necessidade de verificações de segurança no lado da aplicação.
Roteirizar cargas de trabalho mistas de texto e visual
Equipes que já roteiam tarefas de texto para o Ling-3.0-flash podem avaliar a variante -VL para requisições que contêm evidências visuais. Um roteador prático pode enviar tráfego somente texto para o modelo base e reservar a variante visual para mensagens contendo imagens, vídeos ou estado derivado de capturas de tela. Meça a rota completa, incluindo preparação de imagem, tempo de upload, latência do modelo, tentativas e chamadas de ferramentas downstream.
Sinais de Desempenho e Avaliação
O cartão do modelo oficial da InclusionAI relata uma pontuação de 42 no Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 e descreve dimensões de capacidade multimodal incluindo compreensão, raciocínio e ação. Isso é um sinal útil sobre o lançamento upstream, não uma garantia para a implantação hospedada na Novita ou para sua distribuição de prompts. A página também observa uma configuração de avaliação Terminal-Bench de 256K de contexto, que está mais próxima do limite de contexto hospedado do que a declaração geral “até 1M” do cartão do modelo.
Para uma avaliação significativa, use um pequeno conjunto de tarefas que reflita seu produto:
- Extração visual: meça a precisão de campo em capturas de tela, formulários, tabelas e gráficos.
- Raciocínio temporal: teste se as respostas identificam o evento correto e o intervalo de tempo em vídeos curtos.
- Execução de agente: pontue tanto a ferramenta escolhida quanto o estado final após a execução da ferramenta.
- Fundamentação: inclua imagens com detalhes ambíguos ou irrelevantes e verifique afirmações não suportadas.
- Operações: registre latência, uso de tokens, taxa de falha, comportamento de limite de taxa e o efeito de tentativas.
Não use uma pontuação de benchmark upstream como substituto para essas verificações de aplicação. Um modelo pode ter bom desempenho em um benchmark público, mas ainda precisar de alterações de prompt, pré-processamento ou roteamento em uma interface de produção.
Quando Usar o Ling-3.0-Flash-VL
Escolha o Ling-3.0-Flash-VL quando sua requisição contiver evidências visuais e a resposta exigir mais do que uma legenda única. É um bom candidato para avaliar para:
- compreensão de capturas de tela e interface de navegador
- resposta a perguntas sobre gráficos, tabelas e documentos
- localização e sumarização de eventos em vídeos curtos
- agentes visuais que usam ferramentas
- fluxos de trabalho de suporte misto de texto e imagem
A listagem gratuita até 23 de setembro de 2026, às 2:30 AM UTC, torna prático construir um conjunto de testes representativo antes de se comprometer com um plano de roteamento pago. Capture o estado do preço quando executar esses testes para que as comparações de custo permaneçam reproduzíveis.
Quando Escolher Outro Modelo
Escolha a página do modelo base Ling-3.0-flash para cargas de trabalho somente texto se você não precisar de entradas visuais. Uma rota somente texto pode simplificar o manuseio de payload e reduzir o processamento multimodal desnecessário.
Escolha outro modelo se precisar de um preço permanentemente fixo, um teto de contexto ou saída diferente, um nível de serviço de latência testado, entrada de áudio ou uma capacidade que não está listada para esta implantação. Mantenha também um fallback se sua aplicação depender da oferta gratuita que termina em 23 de setembro de 2026, às 2:30 AM UTC. O design de produção mais seguro trata o preço promocional e a cota do catálogo como configuração mutável, não como garantias codificadas do produto.
Como Ele se Encaixa em um Fluxo de Trabalho de API Existente
Em alto nível, uma aplicação existente compatível com OpenAI precisa de uma chave de API da Novita, a URL base compatível com OpenAI da Novita e inclusionai/ling-3.0-flash-vl como o ID do modelo. A requisição deve usar a estrutura de mensagem multimodal suportada pelo endpoint selecionado, com conteúdo de imagem ou vídeo junto com a instrução de texto do usuário.
Mantenha os ativos visuais acessíveis ao endpoint e valide seu formato antes de enviá-los. Para um fluxo de trabalho de agente, defina ferramentas separadamente do conteúdo visual, restrinja o que cada ferramenta pode fazer e registre a ação selecionada pelo modelo e o estado resultante da aplicação. Um artigo dedicado de início rápido pode cobrir a construção de requisições específica para SDK; esta página de lançamento é intencionalmente focada em disponibilidade, posicionamento, limites e preços.
Recomendação Final
O Ling-3.0-Flash-VL é o membro da família Ling-3.0-flash a ser testado quando evidências visuais devem participar do raciocínio ou da execução do agente. A listagem serverless atual da Novita combina entrada de imagem e vídeo com um contexto de 262K, saída máxima de 32K, raciocínio e chamada de função, enquanto tokens de entrada e saída gratuitos até 23 de setembro de 2026, às 2:30 AM UTC, reduzem a barreira para avaliação.
Comece com um conjunto de testes específico para sua carga de trabalho, compare-o com sua rota existente somente texto e registre métricas operacionais, bem como a qualidade das respostas. Se atender aos seus requisitos de precisão visual e segurança de ferramentas, mantenha o ID do modelo da Novita e o preço atual na configuração para que uma futura alteração no catálogo não exija uma reescrita de código.
Experimente o Ling-3.0-Flash-VL na Novita AI
FAQ
Qual é o ID do modelo Ling-3.0-Flash-VL na Novita AI?
O ID do modelo exato é inclusionai/ling-3.0-flash-vl.
O Ling-3.0-Flash-VL suporta entrada de imagem e vídeo?
Sim. A listagem atual da Novita suporta entrada de texto, imagem e vídeo, com saída de texto.
Qual janela de contexto e limite de saída a Novita fornece?
A listagem hospedada mostra uma janela de contexto de 262.144 tokens e uma saída máxima de 32.768 tokens. Esses são os valores da implantação da Novita e devem ser verificados novamente antes do uso em produção.
O Ling-3.0-Flash-VL é gratuito na Novita AI?
A Novita atualmente oferece tokens de entrada e saída gratuitos até 23 de setembro de 2026, às 2:30 AM UTC. Confirme a página do modelo ao vivo após esse horário antes de confiar no preço.
Ele suporta chamada de função e raciocínio?
Sim. A Novita lista tanto chamada de função quanto raciocínio entre os recursos hospedados.
Como ele é diferente do Ling-3.0-flash?
O Ling-3.0-Flash-VL adiciona entrada nativa de imagem e vídeo, além de capacidades de agente visual. A página atual do Ling-3.0-flash base é um ponto de entrada da família somente texto, então use a variante -VL quando evidências visuais fizerem parte da requisição.
O modelo upstream suporta um contexto de 1M tokens?
O cartão do modelo oficial da InclusionAI descreve até 1M tokens no nível do modelo. A listagem hospedada atual da Novita expõe 262.144 tokens, então use o valor hospedado ao projetar requisições através da Novita.
