I
Inclusionai 23. 7. 2026

Ling-3.0-flash (free)

inclusionai/ling-3.0-flash:free

Ling-3.0-flash je vysoce pragmatická volba pro vývojáře, kteří potřebují masivně škálovat textové agentní systémy s velkým kontextem a dlouhými výstupy při nulových nákladech na API.

Killer Feature Nulová cena v kombinaci s nadstandardním maximálním výstupem 32 768 tokenů umožňuje nákladově efektivní generování velmi dlouhých dokumentů.
Skryté riziko Nízký počet aktivních parametrů (5.1B) může vést k halucinacím nebo ztrátě logické konzistence u velmi složitých a dlouhých promptů.
$0 / 1M vstup
$0 / 1M výstup
262k kontext
33k max výstup
text text Tokenová efektivitaAgentní inference v produkčním měřítku

📊 Orientační hodnocení

💰 Cena/Výkon
100
Výborný
🤖 Agenti
85
Výborný
Rychlost
88
Výborný
📏 Kontextové okno
75
Dobrý
🧠 Reasoning
62
Průměrný

Uvedená čísla jsou odhad LLM analyzátoru na základě popisu modelu, nikoli měřené benchmarky. Pro tento model jsme zatím nenašli dostatek publikovaných benchmarků k výpočtu VibeCode skóre.

⚖️ Porovnání s konkurencí

Model Cenové srovnání Poznámka
Inclusionai Ling-3.0-flash (free)
← Právě prohlížíte
Ling je zdarma, DeepSeek stojí $0.10/$0.20 za 1M tokenů. DeepSeek nabízí 4x větší kontextové okno (1M vs 262k), ale Ling poskytuje absolutní nákladovou výhodu pro masivní nasazení a delší maximální výstup.
MistralAI mistral-small-2603
Ling je zdarma, Mistral stojí $0.15/$0.60 za 1M tokenů. Oba modely disponují totožným kontextovým oknem (262 144 tokenů) a zaměřují se na efektivitu. Ling má výhodu v nulové ceně a kapacitě výstupu (32k).
Ling je zdarma, Gemini stojí $0.30/$2.50 za 1M tokenů. Gemini poskytuje větší kontext (1M) a pravděpodobně širší multimodální ekosystém, zatímco Ling se úzce profiluje na textovou agentní inferenci s nulovými provozními náklady.

🎯 Rozhodovací pomocník

Použij když...

  • Autonomní agentní systémy vyžadující časté dotazování
  • Zpracování a sumarizace středně dlouhých textů (do 262k)
  • Generování rozsáhlých logů, kódů a reportů (až 32k výstup)

Nepoužívej když...

  • Multimodální úlohy (analýza obrazu a videa)
  • Vysoce komplexní matematické a logické operace vyžadující hluboký reasoning
Ideální pro:
Vývojáři AI agentůStartupy s omezeným rozpočtemVýzkumníci testující masivní inferenci

💪 Silné a slabé stránky

+ Silné stránky

Cenová dostupnost

Model je poskytován zcela zdarma ($0.00 za vstupní i výstupní tokeny), což je ideální pro masivní škálování.

Délka výstupu

Podporuje generování až 32 768 tokenů v jednom výstupu, což výrazně překonává standardní limity většiny konkurenčních modelů (obvykle 4k-8k).

Efektivita architektury

MoE design s pouhými 5,1B aktivními parametry zajišťuje vysokou propustnost a nízkou latenci při zachování znalostní kapacity 124B modelu.

Slabé stránky

Absence multimodality

Model podporuje pouze textové vstupy a výstupy (text → text), chybí schopnost zpracování obrazu nebo zvuku.

Komplexní reasoning

Vzhledem k nízkému počtu aktivních parametrů (5.1B) může model zaostávat v komplexní logice a pokročilé matematice za většími (hustými) modely.

📝 Detailní popis

Ling-3.0-flash is a 124B-parameter Mixture-of-Experts (MoE) model, with approximately 5.1B parameters activated per token. The model is designed with token efficiency and production-scale agentic inference as key priorities, enabling developers…

Unikátní charakteristiky

Ling-3.0-flash je vysoce efektivní MoE model, který z celkových 124 miliard parametrů aktivuje pouze 5,1 miliardy na jeden token. Je navržen primárně pro rychlou a nákladově efektivní agentní inferenci s nadstandardní délkou výstupu až 32 768 tokenů.

Silné stránky

Cenová dostupnost

Model je poskytován zcela zdarma ($0.00 za vstupní i výstupní tokeny), což je ideální pro masivní škálování.

Délka výstupu

Podporuje generování až 32 768 tokenů v jednom výstupu, což výrazně překonává standardní limity většiny konkurenčních modelů (obvykle 4k-8k).

Efektivita architektury

MoE design s pouhými 5,1B aktivními parametry zajišťuje vysokou propustnost a nízkou latenci při zachování znalostní kapacity 124B modelu.

Slabé stránky

Absence multimodality

Model podporuje pouze textové vstupy a výstupy (text → text), chybí schopnost zpracování obrazu nebo zvuku.

Komplexní reasoning

Vzhledem k nízkému počtu aktivních parametrů (5.1B) může model zaostávat v komplexní logice a pokročilé matematice za většími (hustými) modely.

🔗 Další modely od Inclusionai