Binuksan ng Ant Group ang Ling-3.0-Flash Model na may 124B na parameter

Ayon sa pagmamasid sa Beating, ang Antelope Bai Ling (inclusionAI) ay opisyal na inilunsad ang mga timbang ng Ling-3.0-flash, kasama ang orihinal na BF16 at ang FP8 quantized version. Parehong bersyon ay gumagamit ng MIT license at nasa Hugging Face at ModelScope, at maaaring i-deploy gamit ang SGLang o vLLM. Ang BF16 weight ay humigit-kumulang 255GB, habang ang FP8 version ay humigit-kumulang 128GB—malapit na sa pagkakabawas ng sukat sa kalahati. Ang FP8 ay nag-iimbak ng mga parameter sa mas mababang precision, na nagbabawas sa mga pangangailangan sa storage at VRAM. Sa apat na pagsusuri na listahan ng opisyal, ang pinakamalaking pagkakaiba sa marka ng FP8 at BF16 ay 1.57 puntos. Ang Ling-3.0-flash ay may kabuuang 124 bilyong parameter, ngunit bawat paggawa ay nagpapagana lamang ng 51 bilyon. Ang modelo ay sumusuporta sa 256,000 Token na konteksto, at pangunahing nakatuon sa mga Agent task tulad ng pagprograma, paghahanap, malalim na pag-aaral, at pagtawag sa mga tool. Ayon sa opisyal na pagsusuri, ito ay nakakamit o lumampas sa mga dating modelo ng trillion-parameter na Ring-2.6-1T sa karamihan ng benchmarks.