inclusionAI/Ling-3.0-flash-VL

该模型属于 Ling-3.0-flash 系列的 VL 分支，与同系列纯文本版共享同一档定价和 131072 tokens 的上下文窗口，单次最大输出也给到 131072 tokens，长文档、长对话与多段拼接输入基本不需要额外切片。从命名看，VL 后缀指向视觉语言方向，但本站记录的输入、输出模态均标注为文本，实际能力边界需以官方说明为准。它要解决的核心问题是长上下文场景下的成本：把整份合同、财报、代码库或检索召回结果一次性送入模型，同时把每百万 tokens 的输入成本压在 $0.06 这一档。权重以 MIT 协议开放，允许商用与二次修改，对有私有化部署或微调需求的团队更有吸引力。目前公开的技术细节与第三方评测都较少，选型时更适合把它当作一个可验证的低价基线，先用小样本确认效果，再决定是否放量。

选型建议需要长上下文、低单价且希望保留自行部署可能的场景可以选它；若任务高度依赖可核验的评测成绩或明确的视觉精度，建议先小规模验证再决定。

• 批量摘要长篇合同、财报与研究报告，利用长窗口一次读完整份文档
• 在检索增强问答中塞入多段召回结果，减少上下文截断造成的答案缺失
• 对客服记录、工单与访谈稿做结构化抽取，输出统一字段
• 为代码仓库或技术文档生成变更说明与内容索引
• 作为同价位基线模型参与横向对比试验，压低评测阶段的调用成本

公开的技术报告与参数细节有限，可确认的是它沿用 Ling 系列的 flash 轻量档位设计，并以 VL 后缀标明视觉语言方向。

• 系列归属属于 Ling-3.0-flash 系列的 VL 版本，与文本版同价同窗口，可视为同一底座上面向多模态方向的衍生型号。
• 窗口结构上下文与单次最大输出均为 131072 tokens，输入端可以容纳整份长文档或多轮对话历史，输出端不受常见的短回复限制。
• 披露程度官方未公开参数量、层数、视觉编码器规格与训练数据构成，架构层面的判断目前只能停留在系列定位上。

开源权重

是

许可证

mit

第三方跑分暂缺，本站未记录该模型的公开评测成绩，因此只能结合规格与同价档位做定性判断。

• 强项131072 tokens 的长窗口搭配 flash 档位价格，适合一次性读完整份长材料，省去切片、拼接与跨段对齐的工程成本。
• 短板缺少可核验的跑分，复杂推理、细粒度视觉识别与长文末段信息保持能力难以预判，高精度任务需先做小样本验证。
• 适合场景以吞吐和成本为先的批处理、检索增强问答、长文摘要与字段抽取，而不是对单次准确率极端敏感的推理任务。

官方价目为输入 $0.06、输出 $0.18 每百万 tokens，在同窗口长度的对比模型里属于最低一档。

• 价格定位输入 $0.06、输出 $0.18 每百万 tokens，与同系列文本版 Ling-3.0-flash 完全一致，VL 版本没有额外加价。
• 横向对比输入价约为 gemma-4-31B-it-Ultra 的 $0.27 的三分之一，也比 gpt-oss-120b-Ultra 与 Nemotron-Content-Safety-3.5 的 $0.20 低约七成。
• 平台差价目前仅 DeepInfra 一家给出报价，缺少第二家平台做横向比价，多平台议价与容灾切换的空间有限。
• 省钱思路输出价是输入价的三倍，控制冗余输出比压缩输入更有效；把稳定不变的长前缀集中复用，也能降低单位请求开销。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $0.06/M / $0.18/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 模态口径名称带有 VL 后缀，但本站记录的输入与输出模态均为文本，两者存在出入，是否真正支持图像输入需以官方说明为准。
• 数据边界第三方跑分空缺，收录平台数记录为 0 家而 DeepInfra 已给出明确报价，两处统计口径不一致，选型时应自行复核。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。