Ling 3.0 Flash Fin — это модель Mixture-of-Experts от InclusionAI, ориентированная на финансы, построенная на базе Ling 3.0 Flash с 5,1 млрд активных параметров из 124 млрд общих. Она разработана для реальных инвестиционных рабочих процессов, требующих сложных многоэтапных задач и долгосрочного планирования и выполнения, при этом сохраняя общие возможности в рассуждениях, кодировании и математике.
⚠ Бесплатная витрина модели
Лимиты RPM/RPD выставляет провайдер модели, не Hubris — конкретные значения провайдер не публикует. При 429 повторите запрос с экспоненциальной задержкой либо переключитесь на платную версию модели. Подробнее.
Провайдер для Ling 3.0 Flash Fin (free)
Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.
Модальности
Провайдеры
Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.
Novita | 0 ₽ | 0 ₽ | — | 55 т/с | 100,0 % | 100,0 % |
Доля запросов, скорость и латентность считаются по нашему трафику за 30 дней, в разрезе по провайдеру. У одного провайдера может быть несколько строк — разные регионы или тарифы с отдельными ценами; эти значения общие для провайдера, поэтому в таких строках они совпадают.
Поддерживаемые параметры
Другие модели от inclusionai
Ling 3.0 Flash Fin
Ling 3.0 Flash Fin — это финансовая модель типа mixture-of-experts от InclusionAI, построенная на базе Ling 3.0 Flash с 5,1 млрд активных параметров из общего числа в 124 млрд. Она разработана для реальных инвестиционных рабочих процессов, требующих сложных многоэтапных задач и долгосрочного планирования и выполнения, сохраняя при этом общие возможности в рассуждениях, кодировании и математике.
Ling-3.0-flash
Ling-3.0-flash — это модель Mixture-of-Experts (MoE) с 124 миллиардами параметров, из которых примерно 5,1 миллиарда параметров активируются на каждый токен. Модель разработана с акцентом на эффективность токенов и агентурный вывод в производственных масштабах, что позволяет разработчикам выполнять более полезную работу в рамках ограниченных бюджетов на токены, задержку и стоимость обслуживания.