Ling-3.2-flash خدام

Ling-3.2-flash هو أحدث نموذج كبير أصلي متعدد الوسائط من蚂蚁百灵، كيستعمل بنية MoE، بإجمالي 560B من المعاملات، وما كيتفعّلو فكل خطوة غير حوالي 25B، ونافذة السياق ديالو كتوصّل لـ 1M، مع دعم أصلي لإدخال الصور والنصوص والفيديو. النموذج كيركّز بالأساس على الفهم البصري المعقّد، وAgent متعدد الوسائط بمهام طويلة، وفهم وتفاعل ثلاثي الأبعاد، والقدرات الطبية متعددة الوسائط. ووفقاً للاختبارات الذاتية الرسمية، تفوّق على Claude Opus 5 فثلاثة معايير.

الفهم البصري المعقّد: فهم عميق لمحتوى الصور والفيديو، لدعم مهام الاستدلال والتحليل البصري.
Agent متعدد الوسائط بمهام طويلة: الحفاظ على نفس الهدف خلال المهام متعددة الخطوات، وإنجاز القرارات والتنفيذ اعتماداً على المعطيات البصرية والنصية.
الفهم والتفاعل ثلاثي الأبعاد: تحليل المشاهد ثلاثية الأبعاد والعلاقات المكانية، لدعم مهام التفاعل المرتبطة بـ 3D.
القدرات الطبية متعددة الوسائط: فهم الصور الطبية وتفسير التقارير، للمساعدة ف التحليل الطبي المتخصص.
معالجة سياق 1M: دعم تحليل الوثائق الطويلة والفيديوهات الطويلة، وتلبية احتياجات سيناريوهات السياق الممتد.

بنية MoE ديال الخبراء الممزوجين: كيستعمل Ling-3.2-flash بنية الخبراء الممزوجين، بإجمالي 560B من المعاملات، وما كيتفعّلو فكل خطوة غير حوالي 25B. كل token كيتوجّه غير للشبكات الفرعية الأكثر ارتباطاً به، وبهذا كيحافظ النموذج على سعة كبيرة لتخزين المعرفة، وفنفس الوقت كيهبّط تكلفة الحساب فكل خطوة لنسبة صغيرة بزاف. هادي هي الآلية الأساسية اللي كتوازن بين قدرات النموذج وتكلفة الاستدلال.
دمج أصلي متعدد الوسائط: بخلاف الحلول اللي كتضيف وحدة بصرية خارجية، هاد النموذج كيدمج القدرات البصرية واللغوية من مستوى البنية، وكيستعمل الصور والنصوص والفيديو كمدخلات أساسية للاستدلال. هاد الشي كيمكن من فهم أعمق بين الوسائط، وكيشكّل الفرق الأساسي بينو وبين النماذج متعددة الوسائط السطحية اللي كتقتصر على وصف الصور.
نمذجة السياق الطويل: نافذة السياق ديال النموذج كتوصّل لـ 1M، وكيستعمل كذلك KDA اللي دخلات فالسلسلة Ling 3.0 لتعزيز تحديث الذاكرة والاحتفاظ بالمعلومات فالتسلسلات الطويلة. وبهذا كيمكن استرجاع المعلومات المهمة بثبات سواء كانت فبداية السياق أو فالوسط أو فالنهاية، بلا تراجع واضح فالمعلومات بعيدة المدى.
حلقة الإدراك-الاستدلال-التنفيذ: كيجمع النموذج بشكل وثيق بين الإدراك متعدد الوسائط، والاستدلال العميق، والتنفيذ الذاتي. وكيواصل فكرة حلقة التغذية الراجعة البصرية ديال Ling-3.0-flash-VL: «الملاحظة ← الفعل ← التحقق ← التصحيح». وخلال تنفيذ المهام متعددة الخطوات، كيقدر يصحّح المسار باستمرار اعتماداً على النتائج الوسيطة.

الدخول للمنصة: دخل للموقع الرسمي ديال蚂蚁百灵، ومن بعد لصفحة المحادثة ديال Ling-3.2-flash باش تجرّبو مباشرة عبر الإنترنت.
الحصول على المفتاح: صايب مفتاح API من لوحة تحكم المنصة واستعملو كبيانات اعتماد للاستدعاء.
إطلاق الاستدعاء: دير أول طلب عبر API. النموذج متوافق مع بروتوكولي OpenAI وAnthropic، وتقدر تربطو بالكود الموجود عندك بالطريقة اللي متعوّد عليها.
الاستفادة من العرض المجاني: النموذج مجاني لفترة محدودة خلال الأسبوعين الأولين من الإطلاق، وتقدر تختبرو مزيان فهاد الفترة قبل ما تقيّم الاشتراك المدفوع.
اكتشاف القدرات المتقدمة: جرّب كذلك السياق الطويل 1M، وإدخال الصور والفيديو، ومهام Agent متعددة الوسائط وغيرها من الخصائص المتقدمة.

فهم أصلي متعدد الوسائط: دمج أصلي للقدرات البصرية واللغوية على مستوى البنية، بلا اعتماد على وحدة بصرية خارجية.
أربع قدرات أساسية: التركيز على الفهم البصري المعقّد، وAgent متعدد الوسائط بمهام طويلة، والفهم والتفاعل ثلاثي الأبعاد، والقدرات الطبية متعددة الوسائط، مع ربط الإدراك والاستدلال والتنفيذ بشكل وثيق.
التوازن بين السعة والتكلفة: الاحتفاظ بسعة نموذج 560B، مع التحكم فالتفعيل فكل خطوة فحوالي 25B، لتحقيق توازن بين القدرات وكفاءة الاستدلال.
نافذة سياق 1M: دعم تحليل الوثائق الطويلة والفيديوهات الطويلة، وتلبية احتياجات سيناريوهات السياق الممتد.

الموقع الرسمي للمشروع: https://developer.ant-ling.com/zh-CN/docs/models/ling/#ling-32-flash

الفهم البصري المعقّد: كيقدر Ling-3.2-flash يفهم بعمق محتوى الصور والفيديو، ويدعم مهام الاستدلال والتحليل البصري.
Agent متعدد الوسائط بمهام طويلة: كيقدر النموذج يحافظ على نفس الهدف خلال المهام متعددة الخطوات، وينجز القرارات والتنفيذ اعتماداً على المعطيات البصرية والنصية.
الفهم والتفاعل ثلاثي الأبعاد: كيقدر النموذج يفهم المشاهد ثلاثية الأبعاد والعلاقات المكانية، ويدعم مختلف مهام التفاعل المرتبطة بـ 3D.
القدرات الطبية متعددة الوسائط: كيقدر النموذج يفهم الصور الطبية ويفسّر التقارير، ويساعد الأطباء فإجراء التحليلات الطبية المتخصصة.
تحليل الوثائق والفيديوهات الطويلة: بفضل نافذة السياق 1M، كيقدر النموذج يعالج الوثائق الطويلة بزاف ومحتوى الفيديوهات الطويلة، ويلبّي احتياجات سيناريوهات السياق الممتد.