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#368

Ling 3.0 Tiny

Inclusionai Veröffentlichung: 2026-08-07 Getestet am: 2026-10-01 02:54 inclusionai/ling-3.0-tiny::medium
7.9B insgesamt (1.3B aktiv)MoEOpen Source
(high) (medium) (low) (none)

Zusammenfassung

Ling 3.0 Tiny erreicht 3.6 bei AI BENCHY und liegt auf #368. Das Modell hat 9.6 Zuverlässigkeit, 23.2% Erfolgsrate, $0.000 Gesamtkosten und 64.99s durchschnittliche Antwortzeit.

Was Ling 3.0 Tiny besonders macht: Am stärksten ist es in Anti-KI-Tricks, wo es #1 erreicht; am schwächsten ist Datenanalyse und -extraktion mit #8. Die Benchmark-Gesamtkosten sind für diese Leistungsklasse ungewöhnlich niedrig.

Modelldaten

Recherchiert am 2026-08-12

Angegeben
Parameter
7.9B insgesamt (1.3B aktiv)
Architektur
MoE
Verfügbarkeit
Open Source
Lizenz
MIT

Punktzahl

3.6

Konsistenz

8.9

Gesamte Ausgabe-Token

923,276

Gesamte Eingabe-Token

103,898

Eingabepreis

$0.000 / 1M

Ausgabepreis

$0.000 / 1M

Preis für Cache-Lesen

k. A.

Preis für Cache-Schreiben

k. A.

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Korrekte Tests

Falsche Tests: 19

Erfolgsquote pro Versuch: 23.2%

Instabile Tests

3

Instabile Tests hatten gemischte Ergebnisse über Läufe hinweg (mindestens ein Erfolg und ein Fehlschlag).

Antwortzeit (Durchschnitt)

64.99s

Antwortzeit (Maximum): 262.20s

Antwortzeit (Gesamt): 1429.68s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#368 Ling 3.0 Tiny

medium
No output was saved. The original provider response or failure reason is unavailable.
Kosten
$0.000
Zeit
177.4s
Token
6,873 tok

Testverlauf

Getestet am Punktzahl Zuverlässigkeit Korrekte Tests Gesamtkosten Vergleichen
2026-10-01 02:54 Erneuter Test 3.6 9.6 $0.000 Aktueller Lauf
2026-08-07 23:06 Erster erfasster Lauf 3.8 9.7 $0.000 Vergleichen

Dieser Lauf nutzte eine andere Benchmark-Suite. Berücksichtige Suite-Änderungen bei der historischen Einordnung.

Diagramme

Wähle zuerst das erste Modell und klicke dann ein zweites Modell, um eine Seite im direkten Vergleich zu öffnen.

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Schnellvergleich

Kategorieaufschlüsselung

Kategorie Punktzahl Konsistenz Korrekte Tests
Agentenaufgaben 3.0 10.0
Anti-KI-Tricks 6.5 10.0
Programmierung 2.9 10.0
Kombiniert 3.0 10.0
Datenanalyse und -extraktion 2.7 5.7
Domänenspezifisch 3.0 10.0
Allgemeine Intelligenz 3.8 2.5
Befolgung von Anweisungen 6.8 10.0
Rätsellösen 3.6 7.2
Werkzeugaufrufe 10.0 10.0
Allgemeinwissen 3.0 10.0

Verglichene Modelle