Ling-3.0-flash-VL

Ling-3.0-flash-VL は inclusionAI の Ling-3.0-flash スタック上のネイティブマルチモーダル SKU です。Hugging Face カード のライセンスは MIT。総パラメータ 124B、トークンあたり活性化 5.5B、画像と動画入力、コンテキスト最大 1M トークン。2026-09-09 の Hugging Face は 31 likes、直近 30 日 42 ダウンロード。createdAt は 2026-09-04。r/LocalLLaMA はカードをホットリストに載せました。

これは Ling-3.0-flash ではありません。Flash はテキストのハイブリッド推論 SKU（カード：活性化 5.1B）。Flash-VL は ViT エンコーダ、2 層 MLP プロジェクタ、VideoRoPE を足します。

テキストだけなら Ling-3.0-flash。Alibaba の疎なオープン MoE なら Qwen3.8-Flash-Next。スクリーンショットとテキストの Flash VLM なら DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp。

主な機能

• 視覚をループに入れる：カードは理解 / 推論 / 行動で書く。図表と文書、視覚証拠による多段階作業、それから UI 操作。
• ハイブリッドバックボーン：42 層を KDA と gated MLA で 5:1 に交互。疎 MoE が 124B 容量を 5.5B 活性化で保つ。
• VideoRoPE：空間と時間の符号化。カードはイベント定位、長尺動画 QA、クリップ編集を挙げる。
• 思考は既定オン："chat_template_kwargs": {"enable_thinking": false} でリクエスト単位オフ。カードのサンプリングは temperature=0.6（評価注記は 1.0 も）、top_p=0.95、top_k=20。
• サーブ：SGLang イメージ lmsysorg/sglang:dev-Ling-3.0-flash-VL、4x 141GB 級 GPU で 256K YaRN レシピ。vLLM 経路は inclusionAI/vllm-ling-v3 フォークであり、在庫ホイールではない。

制約：Ling-3.0 VL ランタイムが必要。Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 の 42（flash は 38）はベンダー引用。再実行していない。31 likes は熱量であり監査ではない。

仕様

使用シナリオ

• すでに Ling-3.0-flash を使うチームで、同じ MoE 家族に画像と動画が必要な場合。
• 256K 級レシピの長コンテキストマルチモーダルで、ベンダーを変えたくない場合。
• HF リンクを見て VL SKU が必要だった r/LocalLLaMA 読者。tiny やテキスト flash ではない。

7.9B / 活性化 1.3B のローカルテキストモデルなら Ling-3.0-tiny。

はじめに

1. inclusionAI/Ling-3.0-flash-VL を開く。
2. docker pull lmsysorg/sglang:dev-Ling-3.0-flash-VL。
3. カードどおり --tp 4 --context-length 262144 と YaRN 上書きで起動。80GB カードではカードは --tp 8。
4. OpenAI 互換チャット本体に image_url または video_url を送る。

第一ソース：Ling-3.0-flash-VL の SGLang cookbook。

よくある質問

Apache-2.0 ですか？

違います。カードは MIT です。

活性化パラメータは Ling-3.0-flash と同じですか？

違います。Flash カードは活性化 5.1B。Flash-VL カードは活性化 5.5B。

在庫 vLLM でロードできますか？

ランダムなホイールとしてはできません。カードは inclusionAI/vllm-ling-v3 を指します。

代替案

• Ling-3.0-flash：テキストのハイブリッド推論 SKU。
• Qwen3.8-Flash-Next：Alibaba の疎なオープン MoE。
• DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp：MIT の Flash 視覚実験。

ヒント

1. VL の Docker タグを使う。テキスト flash イメージは使わない。
2. 短いキャプションだけでエージェント軌跡が不要なときだけ enable_thinking をオフ。
3. flash の SWE 数字をこの VL ページにコピーしない。

Ling-3.0-flash-VL は r/LocalLLaMA が 2026 年 9 月にリンクした MIT マルチモーダル投入です。Hugging Face カードから始め、テキスト flash ですでに足りるか判断してください。