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A AntGroup apresenta o Ling-3.0-flash-VL, um modelo grande multimodal nativo com 124 bilhões de parâmetros
A equipe de código aberto da Ant lançou oficialmente o Ling-3.0-flash-VL, o primeiro modelo grande multimodal nativo da série Bailing. Construído sobre a arquitetura MoE do Ling-3.0-flash, este modelo possui 124B parâmetros totais, com apenas 5,5B ativados por inferência. Ele suporta nativamente entradas de imagem, texto e vídeo dentro de uma janela de contexto de 256K tokens.
Durante o desenvolvimento, a equipe priorizou melhorar a confiabilidade e a eficiência de modelos grandes em tarefas do mundo real. Abordando as preocupações da indústria de que adicionar capacidades visuais poderia degradar a inteligência textual, os resultados do treinamento provaram o contrário: o treinamento multimodal nativo conjunto não apenas expandiu os limites de aplicação, mas também aumentou ainda mais a inteligência textual.
Para garantir a execução precisa, o Ling-3.0-flash-VL introduz um mecanismo inovador de feedback visual. Ao implementar um processo em loop fechado de observar resultados, compará-los com os objetivos, identificar desvios e corrigir continuamente, o modelo passa da geração estática para a autocorreção dinâmica, melhorando significativamente a confiabilidade dos resultados.
Além disso, o modelo mantém a força central do Ling-3.0-flash como um nó de execução eficiente em fluxos de trabalho de Agentes. Dentro dos loops de feedback visual, ele equilibra perfeitamente a qualidade da saída e a eficiência da execução, permitindo que tarefas complexas sejam concluídas mais rapidamente e com custos menores.
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