InclusionAI

Ling-3.0-flash-VL

RaisonnementPoids ouvertsModels.devHugging Face
Intelligence
24,6
Rang 185 sur 768 modèles mesurés
Coding
57,0
Rang 97 sur 299 modèles mesurés
Vitesse de sortie
124 t/s
Rang 135 sur 425 modèles mesurés
Prix/1M
0,111 $
Rang 116 sur 726 modèles mesurés
Fenêtre de contexte
262 k
Rang 688 sur 1296 modèles mesurés

Ling-3.0-flash-VL obtient 24,6 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, au 185e rang sur 768 modèles mesurés. Les modèles au score le plus proche sont GPT-5 Codex (High) (24,9), GPT-5.1 (24,7) et Solar Open2 250B (24,7). À 0,111 $ par million de tokens (prix mélangé 3:1 entrée/sortie), il est moins cher que GPT-5 Codex (High) (3,44 $) et GPT-5.1 (3,44 $). Avec 124 t/s en sortie, il est aussi rapide que GPT-5.1 (119 t/s), plus lent que GPT-5 Codex (High) (175 t/s).

Indices Artificial Analysis
Intelligence24,6
Rang 185 sur 768 modèles mesurés
Coding57,0
Rang 97 sur 299 modèles mesurés
Agentic28,7
Rang 74 sur 190 modèles mesurés
Indices par secteur
Performance par secteur mesurée par Artificial Analysis
Finance et comptabilité23,5
Rang 160 sur 241 modèles mesurés
Stratégie et opérations20,5
Rang 160 sur 241 modèles mesurés
Juridique26,1
Rang 155 sur 241 modèles mesurés
Santé et médecine23,2
Rang 134 sur 185 modèles mesurés
Ingénierie27,5
Rang 136 sur 240 modèles mesurés
Économie35,2
Rang 127 sur 248 modèles mesurés
Benchmarks standard
GPQA Diamond86,2 %
Rang 121 sur 620 modèles mesurés
HLE22,0 %
Rang 221 sur 681 modèles mesurés
SciCode44,2 %
Rang 164 sur 248 modèles mesurés
AA-LCR78,3 %
Rang 122 sur 592 modèles mesurés
Terminal-Bench 2.164,4 %
Rang 90 sur 245 modèles mesurés
Terminal-Bench 4.00,0 %
Rang 170 sur 240 modèles mesurés
τ-Bench Banking34,4 %
Rang 54 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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