Ling-3.0-tiny

语言 Ant Group 部分核实 发布于 2026年8月7日
  • 推理
  • 工具调用
  • 开放权重

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详细规格

模型家族
ling-tiny

Ant Group 的页面未说明:最长输入, 输入模态, 输出模态, 推理档位, 可关闭推理, 最大思考预算, 结构化输出, 内置工具, 知识截止, 许可证, 别名。

本地运行

权重: inclusionAI/Ling-3.0-tiny
  • 参数 7.9B
  • 激活 1.3B · 专家 128(每 token 8)
  • 原生精度 BF16
  • 层数 24
  • 每 token 的 KV 缓存 27 KB
  • 配置位置数 128K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 250K (厂商 API)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
流畅 原生 BF16 (自动) 8K 上下文 178–267 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 15.6 GB (权重 14.7(官方文件) + KV 缓存 0.2 + 开销 0.7)
可用
21.6 GB (标称的 90%)
生成速度
178–267 tok/s (每 token 读激活的 1.3B)
最长上下文
128K (模型上限)
首 token
2K 提示约 0.04–0.06 秒
推荐精度权重8K 需要在你的配置上最长上下文
原生 BF16官方14.7 GB≈ 15.6流畅 178–267 tok/s128K
Q8_0官方7.8 GB≈ 8.5流畅 313–469 tok/s128K
FP8官方7.8 GB≈ 8.5流畅 313–469 tok/s128K
Q6_K官方6.1 GB≈ 6.8流畅 389–583 tok/s128K
Q5_K_M官方5.2 GB≈ 6.0流畅 437–655 tok/s128K
Q5_05.1 GB≈ 5.8流畅 450–675 tok/s128K
Q4_K_M官方4.5 GB≈ 5.2流畅 494–740 tok/s128K
Q4_04.1 GB≈ 4.8流畅 526–789 tok/s128K
INT4 (AWQ / GPTQ)官方5.4 GB≈ 6.1流畅 426–639 tok/s128K
IQ4_XS3.9 GB≈ 4.6流畅 550–824 tok/s128K
Q3_K_M质量下降明显3.6 GB≈ 4.3流畅 585–877 tok/s128K
IQ3_XXS质量下降明显2.8 GB≈ 3.5流畅 696–1045 tok/s128K
Q2_K质量下降明显2.8 GB≈ 3.5流畅 706–1059 tok/s128K
IQ2_XXS质量下降明显1.9 GB≈ 2.6流畅 898–1347 tok/s128K

点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件,大小是实际值;其余按参数量 × 每权重位数估算。

和其他配置比

每个配置各用它能跑的最高精度,点一个看细节。

最低需要(Q4_K_M · 8K):显卡 GeForce RTX 3080;统一内存 Apple M5 · 16 GB。

运行命令

vLLM
vllm serve inclusionAI/Ling-3.0-tiny --max-model-len 8192
微调需要多少显存
全参≈ 119.6 GB你的配置放不下
LoRA≈ 16.7 GB你的配置放得下
QLoRA≈ 6.2 GB你的配置放得下

batch 1、序列 2048、梯度检查点;LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。

估算;数据来自厂商的 Hugging Face 仓库,截至 2026-11-06。 怎么估算的

引用评分

来自第三方排行榜,并非我们测得

这个模型还没有出现在我们引用的任何排行榜上。

暂无变更记录。

来源

本页部分数值尚待与官方页面核对:实心圆点已核实,空心圆点尚未核实(无论是否已有来源)。 我们如何核实数据

Ant Group · 中国 · developer.ant-ling.com

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