Modelos de pesos abiertos

Ling 3.0 Flash Fin, el modelo de inclusionAI (Ant Group) en cifras

Ling 3.0 Flash Fin en cifras: precio por token, ventana de contexto, puntuaciones en pruebas independientes y modelos comparables, según datos públicos consultados el 22 de octubre de 2026.

Datos a 22 de octubre de 2026

Lo esencial en cifras

FabricanteinclusionAI (Ant Group)
Lanzamiento27 de agosto de 2026
Ventana de contexto256.000 tokens (≈ 384 páginas)
Respuesta máxima32.000 tokens
Precio de entrada0,075 US$ por millón de tokens (mediana de 3 proveedores)
Precio de salida0,22 US$ por millón de tokens
Pesos abiertosSí
Modo razonamientoSí
Llamada a herramientasSí
Salida estructurada (JSON)No comunicado
Entradas aceptadastexto
Proveedores que lo ofrecen3

Ling 3.0 Flash Fin en breve

Ling 3.0 Flash Fin es un modelo de lenguaje de inclusionAI (Ant Group), lanzado el 27 de agosto de 2026. Tiene, por tanto, 2 meses a 22 de octubre de 2026. Es un modelo de pesos abiertos: puede alojarlo usted mismo en una infraestructura que controla, y además lo ofrecen 3 proveedores de API recogidos en models.dev. Dispone de un modo de razonamiento: puede «pensar» antes de responder, lo que ayuda en problemas de varios pasos pero consume más tokens y, por tanto, más dinero.

Lo clasificamos entre los modelos de pesos abiertos (68 modelos de esta categoría en el sitio).

¿Cuánto cuesta Ling 3.0 Flash Fin?

Ling 3.0 Flash Fin cuesta 0,075 US$ por millón de tokens de entrada y 0,22 US$ por millón de tokens de salida (mediana de 3 proveedores, consulta del 22 de octubre de 2026).

En la práctica, una tarea de agente que lee 20 000 tokens y escribe 2000 cuesta unos 0,002 US$, es decir, 1,94 US$ por 1000 tareas de este tipo.

Es 4,5 veces más barato que el precio de salida mediano de los modelos de pesos abiertos (1 US$).

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

Resultados en benchmarks

A 22 de octubre de 2026, Epoch AI no publica ninguna puntuación de Ling 3.0 Flash Fin en las pruebas de nuestra cesta. Para situarlo, hay que fijarse en sus características y su precio, y probarlo con sus propios casos.

Contexto y capacidades

Su ventana de contexto alcanza 256.000 tokens, unas 384 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para un informe largo o varios contratos a la vez. Una respuesta puede llegar a 32.000 tokens.

Acepta como entrada: texto.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API), lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

¿Cuándo elegirlo?

Por su categoría, Ling 3.0 Flash Fin está pensado sobre todo para los proyectos en los que quiere controlar sus datos o el alojamiento, o adaptar el modelo a su sector.

Su coste muy bajo (menos de medio céntimo para nuestra tarea tipo) permite llamarlo miles de veces al día.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

¿Con qué sustituirlo?

En la misma categoría, los modelos más cercanos a Ling 3.0 Flash Fin son:

Modelos parecidos

Otros modelos de inclusionAI (Ant Group)

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta Ling 3.0 Flash Fin?

A 22 de octubre de 2026, Ling 3.0 Flash Fin cuesta 0,075 US$ por millón de tokens de entrada y 0,22 US$ por millón de tokens de salida (mediana de 3 proveedores). Una tarea que lee 20 000 tokens y escribe 2000 cuesta unos 0,002 US$.

¿Cuál es la ventana de contexto de Ling 3.0 Flash Fin?

256.000 tokens, unas 384 páginas de texto. Una respuesta puede llegar a 32.000 tokens.

¿Ling 3.0 Flash Fin es open source?

Sus pesos están publicados: puede instalarlo en sus propios servidores. Revise la licencia antes de un uso comercial.

¿Cuándo salió Ling 3.0 Flash Fin?

Ling 3.0 Flash Fin salió el 27 de agosto de 2026, según models.dev.

¿Se puede crear un agente con Ling 3.0 Flash Fin?

Sí: sabe llamar a herramientas, las dos piezas básicas de un agente.

Fuentes de los datos

  • Models.dev — Datos de modelos: models.dev (proyecto de código abierto)
  • OpenRouter — Precios de mercado contrastados con OpenRouter

Datos a 22 de octubre de 2026

Señalar un error

¿Una cifra, una fecha o un dato le parece incorrecto? Díganoslo: verificamos cada aviso.