InclusionAI

Ling 3.0 Flash

RaisonnementPoids ouvertsModels.devHugging Face
Intelligence
20,1
Rang 259 sur 768 modèles mesurés
Coding
50,6
Rang 122 sur 299 modèles mesurés
Vitesse de sortie
321 t/s
Rang 14 sur 425 modèles mesurés
Prix/1M
0,111 $
Rang 116 sur 726 modèles mesurés
Fenêtre de contexte
1 M
Rang 90 sur 1296 modèles mesurés
Coût par tâche
0,0277 $
Rang 22 sur 218 modèles mesurés

Ling 3.0 Flash obtient 20,1 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, au 259e rang sur 768 modèles mesurés. Les modèles au score le plus proche sont GPT-5.1 Codex mini (High) (20,4), o3 (20,2) et Qwen3.8 27B (20,1). À 0,111 $ par million de tokens (prix mélangé 3:1 entrée/sortie), il est moins cher que GPT-5.1 Codex mini (High) (0,688 $), o3 (3,50 $) et Qwen3.8 27B (1,13 $). Avec 321 t/s en sortie, il est plus rapide que GPT-5.1 Codex mini (High) (175 t/s), o3 (151 t/s) et Qwen3.8 27B (41,4 t/s).

Indices Artificial Analysis
Intelligence20,1
Rang 259 sur 768 modèles mesurés
Coding50,6
Rang 122 sur 299 modèles mesurés
Agentic19,3
Rang 100 sur 190 modèles mesurés
Indices par secteur
Performance par secteur mesurée par Artificial Analysis
Finance et comptabilité19,7
Rang 177 sur 241 modèles mesurés
Stratégie et opérations13,6
Rang 183 sur 241 modèles mesurés
Juridique21,8
Rang 176 sur 241 modèles mesurés
Santé et médecine18,3
Rang 149 sur 185 modèles mesurés
Ingénierie23,8
Rang 162 sur 240 modèles mesurés
Économie31,0
Rang 156 sur 248 modèles mesurés
Benchmarks standard
GPQA Diamond85,5 %
Rang 133 sur 620 modèles mesurés
HLE23,7 %
Rang 209 sur 681 modèles mesurés
SciCode42,0 %
Rang 177 sur 248 modèles mesurés
AA-LCR73,0 %
Rang 197 sur 592 modèles mesurés
Terminal-Bench 2.155,4 %
Rang 113 sur 245 modèles mesurés
Terminal-Bench 4.00,0 %
Rang 170 sur 240 modèles mesurés
τ-Bench Banking27,2 %
Rang 80 sur 211 modèles mesurés
Modèles de niveau proche
Les modèles les plus proches sur l'Intelligence Index, une configuration par famille.

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