百灵 / inclusionAI · 轻薄本与普通 AI PC

Ling-3.0-tiny

面向本地 Agent 与真实任务的轻量 MoE 模型,每 Token 激活 1.4B 参数,提供 256K 部署配方、量化权重及三类预训练 Base 检查点。

查看官方资料 官方源核验于 2026/08/30
参数规模7.9B 总参数 / 1.4B 激活参数(非嵌入 1.14B)
架构稀疏 MoE · 原生混合推理
模态文本
上下文256K(官方 YaRN 部署配方)
Local deployment verdict

部署判断

1.4B 激活参数只描述每 Token 的计算路径,加载仍需容纳 7.9B 总权重。官方称 FP8 在 8K 上下文的 M4 Pro MacBook 峰值约 8.34GiB;该数字属于厂商指定环境自测,不能替代 INT4、长上下文与并发实测。

推荐起点
轻薄本与普通 AI PC
常见运行时
SGLang 官方配方、vLLM 官方适配分支、Transformers、Ollama Apple Silicon 实验分支
许可
MIT

型号与精度版本

BF16
FP8
INT4
Base-30T
Base-midtrain
Base(WSM 合并)

同一模型家族中的基础、指令、推理、量化或多模态检查点用途可能完全不同。下载前应核对模型卡、提示模板、分词器、量化方法和运行时版本。

适合放进哪些本地工作流

本地知识助手
轻量任务 Agent
移动设备自动化测试
离线阅读与写作

端侧模型更适合边界清楚、输入可控、失败可回退的任务。涉及客户承诺、财务写入、生产控制或复杂多步工具调用时,应保留云端高能力模型与人工审批作为升级路径。

进入数字员工路由前怎么测

  1. 加载测试记录具体设备、精度、运行时、上下文与首 Token 时间,避免只写“能跑”。
  2. 任务测试用脱敏企业样本测任务成功率、结构化输出和工具参数正确率。
  3. 压力测试加入长上下文、并发、热启动、内存峰值、功耗和降频观察。
  4. 治理测试验证模型许可、日志、更新、漏洞响应、人工接管与云端回退。

当前研究限制

  • 激活参数不等于权重内存
  • 速度与峰值内存来自厂商指定硬件自测
  • 256K 会显著增加缓存与运行时占用
  • Base、Base-30T 与 Base-midtrain 均未经过 post-training,面向继续预训练与研究,不应当作指令模型直接替换

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