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AntGroup presenta Ling-3.0-flash-VL, un modelo grande multimodal nativo de 124 mil millones de parámetros
El equipo de código abierto de Ant ha lanzado oficialmente Ling-3.0-flash-VL, el primer modelo grande multimodal nativo de la serie Bailing. Basado en la arquitectura MoE de Ling-3.0-flash, este modelo cuenta con 124B parámetros totales, con solo 5.5B activados por inferencia. Soporta nativamente entradas de imagen, texto y video dentro de una ventana de contexto de 256K tokens.
Durante el desarrollo, el equipo priorizó mejorar la fiabilidad y eficiencia de los modelos grandes en tareas del mundo real. Abordando las preocupaciones de la industria sobre que añadir capacidades visuales podría degradar la inteligencia textual, los resultados del entrenamiento demostraron lo contrario: el entrenamiento multimodal nativo conjunto no solo amplió los límites de aplicación, sino que también impulsó aún más la inteligencia textual.
Para garantizar una ejecución precisa, Ling-3.0-flash-VL introduce un innovador mecanismo de retroalimentación visual. Al implementar un proceso de bucle cerrado que observa los resultados, los compara con los objetivos, identifica desviaciones y corrige continuamente, el modelo pasa de la generación estática a la autocorrección dinámica, mejorando significativamente la fiabilidad de los resultados.
Además, el modelo conserva la fortaleza central de Ling-3.0-flash como nodo de ejecución eficiente en flujos de trabajo de Agentes. Dentro de los bucles de retroalimentación visual, equilibra perfectamente la calidad de salida y la eficiencia de ejecución, permitiendo que tareas complejas se completen más rápido y a menor costo.
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