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Ling-3.0-tiny

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LLMsModelos de IA e LLMsFreemium · Web

Ling-3.0-tiny é um modelo híbrido de raciocínio leve com 7,9 bilhões de parâmetros, projetado para implantação local eficiente. Ele suporta respostas rápidas e raciocínio em múltiplas etapas, tornando-o adequado para ambientes com recursos limitados.

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Captura de tela do Ling-3.0-tiny
Captura de tela do Ling-3.0-tiny

Descrição

Ling-3.0-tiny é um modelo híbrido de raciocínio leve desenvolvido pela inclusionAI, hospedado no Hugging Face. Ele possui um total de 7,9 bilhões de parâmetros, com apenas 1,3 bilhão ativado por token, tornando-o eficiente para implantações locais e com recursos limitados. O modelo integra uma pilha alternada de 3:1 de camadas de Kimi Delta Attention (KDA) e Multi-Head Latent Attention (MLA), juntamente com uma Rede Feed-Forward (FFN) de Mistura de Especialistas (MoE) esparsa composta por 128 especialistas roteados. Essa arquitetura permite que o modelo equilibre a capacidade de modelagem de longo contexto, eficiência de parâmetros e custo computacional.

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Ling-3.0-tiny é projetado para oferecer fortes capacidades de raciocínio e agentic a um baixo custo de inferência. Ele suporta tanto respostas rápidas quanto raciocínio em múltiplas etapas, com um modo de pensamento configurável. O modelo é validado em diversos hardwares, incluindo NVIDIA DGX Spark e Apple Silicon MacBook, permitindo raciocínios e cargas de trabalho agentic capazes sem a necessidade de GPUs de classe datacenter. Com FP8, ele alcança cerca de 100-105 tokens por segundo no DGX Spark e 86-90 tokens por segundo em um MacBook M4 Pro, com aproximadamente 8,34 GiB de uso de memória máxima em um comprimento de contexto de 8K.

A eficiência do modelo é destacada pelo seu desempenho no Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1, com uma pontuação de 25, e no Artificial Analysis Agentic Index, com uma pontuação de 16. Ele atinge uma velocidade de saída de mais de 160 tokens por segundo, com aproximadamente 18 segundos de latência de ponta a ponta para uma resposta de 500 tokens. Ling-3.0-tiny é adequado para uma ampla gama de tarefas, incluindo tarefas agentic, codificação, compreensão de longo contexto, confiabilidade do conhecimento, raciocínio matemático e científico, e seguimento de instruções.

  • CategoriaModelos de IA e LLMs
  • Modelo de preçosFreemium
  • ImplantaçãoRoda localmente
  • PlataformasWeb

Destaques de Ling-3.0-tiny

  • 7,9B parâmetros totais

  • 1,3B parâmetros ativados por token

  • Capacidades híbridas de raciocínio

  • Implantação local eficiente

  • Arquitetura KDA-MLA 3:1

  • FFN MoE esparsa com 128 especialistas

  • Suporta respostas rápidas e raciocínio em múltiplas etapas

  • Validado em NVIDIA DGX Spark e Apple Silicon

Primeiros passos com Ling-3.0-tiny

  1. Acesse a página do modelo: Visite o Hugging Face

  2. Autentique-se: Faça login na sua conta

  3. Configure: Defina os parâmetros do modelo

  4. Envie prompts: Use o modelo para inferência

  5. Ajuste fino: Ajuste as configurações para tarefas específicas

Casos de uso de Ling-3.0-tiny

  • Tarefas Agentic
  • Codificação
  • Raciocínio Científico
  • Seguimento de Instruções
  • Implantação Local

Perguntas frequentes de Ling-3.0-tiny

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