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// 蚂蚁百灵 Ling / Ring / Ming · 视觉语言

Ling-3.0-flash-VL 本地部署与显存需求

总 124B · 激活 5.5B(MoE) 参数。4 位量化约 83.6 GB,BF16 约 274 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2026-09-04许可:可商用显存为估算值

01规格

发布方蚂蚁集团 inclusionAI · inclusionAI
系列蚂蚁百灵 Ling / Ring / Ming · Ling-3.0-flash-VL
类型视觉语言 (image-text-to-text)
参数量总 124B · 激活 5.5B(MoE) 来源:官方模型卡“124B total parameters, only 5.5B activated parameters per token”
上下文长度128K tokens (131,072)取自 config.json 的 max_position_embeddings
结构42 层 · MLA · MoE
发布权重BF16 · 250 GB下载量
许可MIT · 可商用宽松许可(Apache-2.0 / MIT / CC-BY / OpenMDW):允许商用。
发布日期2026-09-04 (Hugging Face 仓库创建日)

02需要多少显存(估算)

合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存(FP16)。并发用户越多,KV 部分成倍增加。

精度权重合计 @ 8K合计 @ 32K合计 @ 128K最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)248 GB 274 GB275 GB280 GB 4 × RTX PRO 6000(384GB)Mac 512GB
FP8 / INT8 / Q8_0132 GB 146 GB147 GB152 GB 4 × RTX PRO 6000(384GB)Mac 256GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)75.2 GB 83.6 GB84.8 GB89.5 GB RTX PRO 6000 96GBMac 128GB

每个请求的 KV 缓存:8K 0.4 GB · 32K 1.6 GB · 128K 6.3 GB

每权重比特:BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%;Mac GPU 约可用统一内存的 2/3(≤36GB)或 3/4(更大机型)。MoE 模型所有专家都要进显存,按总参数算。 估算方法 →

03怎么跑

只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。

怎么选推理引擎 →

04官方仓库与量化版

inclusionAI 官方发布的 4 个仓库。

05蚂蚁百灵 Ling / Ring / Ming 其他模型

全部 29 个 →
模型参数4 位合计发布
Ling-3.0-tiny-UBTree183M1.0 GB2026-10-21
Ling-3.0-flash-UBTree482M1.5 GB2026-10-14
Ming-3.0-asr-tiny8.87B6.4 GB2026-10-14
Ling-3.1-flash560B / 25B375 GB2026-10-13
Ming-3.0-tts-0.5B1.48B1.5 GB2026-09-22
Ming-3.0-tts-tiny8.98B / 1.3B6.5 GB2026-09-22
Ming-Image-0.1-Design6.16B4.6 GB2026-09-17
Ming-3.0-audio-flash126B / 6.5B84.5 GB2026-09-03

06来源

数据核对于 2026-09-24。参数、上下文、许可取自官方仓库;显存为本站估算。

数据更新于:自建算力 · 开源模型(北京时间)