Ling-3.0-tiny とは？料金・機能・代替

Ling-3.0-tiny は inclusionAI の軽量ハイブリッド推論 MoE です。2026-09-08 に huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.0-tiny を再確認。カードのライセンスは MIT。総パラメータ 7.9B、トークンあたり活性化 1.3B。同日の Hugging Face は 431 likes、直近 30 日 27,485 ダウンロード。createdAt は 2026-08-10。r/LocalLLaMA では Spark-X2.5-4B と Nanbeige4.2-3B と同じ小モデルスレッドで比較されていました。

124B / 活性化 5.1B の本番 SKU が欲しいなら Ling-3.0-flash。密な Apache 2.0 の 4B なら Spark-X2.5-4B。より大きい密なローカルモデルなら Qwen3.8-27B。

主な機能

効率的なハイブリッド線形 MoE：Kimi Delta Attention（KDA）と MLA を 3:1 で積む（4 層ブロックあたり KDA 3 + MLA 1）。スパース MoE FFN はルーティング専門家 128。各トークンはルーティング 8 + 共有 1 を活性化。
ネイティブハイブリッド推論：思考は既定オン。"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": false} でリクエスト単位でオフ。tiny カードの推奨サンプリングは temperature=1.0、top_p=0.95、top_k=20。
カード上のエッジ数字：NVIDIA DGX Spark、Apple Silicon MacBook、Mac mini で検証。FP8 で DGX Spark 約 100-105 tok/s、M4 Pro 約 86-90 tok/s、8K コンテキストのピーク約 8.34 GiB。ベンダー計測として扱う。
推論：SGLang イメージ lmsysorg/sglang:dev-Ling-3.0-tiny、カードの vLLM 手順、ollama/ollama#17643 経由の実験的 Ollama MLX。カードは OpenRouter の inclusionai/ling-3.0-tiny:free も書く。slug は再確認。
コンテキスト：SGLang cookbook は --context-length 262144 と YaRN。

制約：Ling-3.0 ランタイムが要る。適当な vLLM ホイールでは足りない。Ollama 対応は PR であり公式リリースではない。カードのスコア（Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 25、Agentic Index 16）はベンダー引用。当サイトは再実行していない。

再確認した仕様

項目	値	出典
総 / 活性化	7.9B / 1.3B	HF カード
ライセンス	MIT	同上
likes / 直近 30 日 DL	431 / 27,485	HF API、2026-09-08
ソフトウェア価格	重み $0	MIT

使用シナリオ

ノート PC と DGX Spark で Ling-3.0-flash を載せられない人。
思考と ling3 ツールパーサが欲しく、124B チェックポイントは要らないエージェントループ。
LocalLLaMA 読者で tiny / flash 行列を見て 1.3B 活性化の instruct 線が欲しい人。

141GB 級 GPU が 4 枚あるなら flash から始める。このページからではない。

はじめに

inclusionAI/Ling-3.0-tiny を開く。
SGLang cookbook に従う。
docker pull lmsysorg/sglang:dev-Ling-3.0-tiny し、カードどおり --tp 1 で起動。
自分のプロンプトで測ってから AA 指数を引用する。

第一ソース：Ling-3.0-tiny モデルカード。

よくある質問

密なモデルですか？

いいえ。スパース MoE。トークンあたり活性化 1.3B。

tiny と flash の違いは？

tiny は 7.9B / 活性化 1.3B。Ling-3.0-flash は 124B / 活性化 5.1B。

公式 Ollama は使えますか？

公式バイナリは不可。カードは PR 17643 からビルドし、Apple Silicon の MLX のみ。

代替案

Ling-3.0-flash：124B 本番 SKU。
Spark-X2.5-4B：密な Apache 2.0 4B、ネイティブ 1M コンテキスト。
Qwen3.8-27B：より密な Apache 2.0、ローカル配備が単純。

ヒント

理由がなければ思考を切らない。tiny の推奨温度は 1.0 で、flash の 0.6 ではない。
$0 ホスト席を約束する前に OpenRouter :free を確認。
flash の SWE-Bench 数字をこのページにコピーしない。

まとめ

Ling-3.0-tiny は LocalLLaMA が指していた MIT tiny SKU です。総 7.9B、活性化 1.3B、256K 級コンテキスト、カードに SGLang イメージ。Hugging Face カードから始める。GPU が flash を載せられるなら Ling-3.0-flash へ。