Ling 3.0 Flash Finは、8月28日に公開された金融特化モデルです。ベースはLing 3.0 Flash。
構成は同じで、総パラメータ124B、アクティブパラメータ5.1B、コンテキスト長256K。Fin版では、金融データを使った追加学習と後処理が入り、年次報告書、財務ワークブック、リサーチ資料の処理に重点が置かれています。
AntはCICCと共同でFinFIRSTという金融検索ベンチマークも作っています。50人以上の金融専門家が設計に参加し、公式結果ではLing 3.0 Flash Finが一部の大型モデルを上回ったとされています。
関数呼び出しにも対応し、1回の出力上限は約32K Tokenです。
ただし、ここは少し冷静に見たほうがいいです。
モデルの重みはまだ公開されておらず、独立した第三者ベンチマークも出ていません。 いま確認できる性能データは、ほぼ公式発表ベースです。
試す価値はあります。でも、数字をそのまま鵜呑みにする段階ではありません。
| プラン | 価格 | 説明 |
|---|---|---|
| OpenRouter API（期間限定無料） | 無料 | 1か月無料。検証やテスト向け |
| 自前運用（公開予定） | モデル自体は無料。ハードウェア・運用費は別 | 重み公開後にローカル運用可能 |
Antによると、OpenRouterでは金融関係者や開発者向けに1か月無料で提供されます。
複数のサービスでも、入力・出力ともに0ドルと表示されています。
無料期間終了後の料金はまだ発表されていません。
参考までに、通常版のLing 3.0 Flashは入力が約0.075ドル / 100万Token、出力が約0.22ドル / 100万Tokenです。
Antが挙げている重点分野は4つです。
こう並べると少し宣伝文句っぽく見えます。
でも投資調査をやっている人なら分かるはずです。だいたい毎日やっている仕事が、そのまま並んでいます。
FinFIRSTも、金融知識をどれだけ覚えているかだけを見るテストではありません。
回答が正確か、データが揃っているか、計算方法に無理がないか、重要な数字や結論を元資料までたどれるか。そこまで見ます。
公式結果では、Ling 3.0 Flash Finは公式資料や一次情報、信頼性の高い情報源を優先して探すのが得意とされています。
投資調査で怖いのは、文章が少しぎこちないことではありません。
数字がもっともらしいのに、出典がどこにもないことです。
Ling 3.0 Flash Finは、Finance Agent、APEX-Agents、SpreadsheetBench、τ³-Bankingなどの金融Agent系ベンチマークでも評価されています。
普通のQ&Aとは少し違います。
「フリーキャッシュフローとは何か」と聞かれたら、答えて終わりです。
実際の金融業務では、データを探し、表を整理し、計算し、数字がおかしければ元データに戻り、最後にレポートを書く。
こういう流れになります。
ステップが増えるほど、モデルは途中でズレやすくなります。
Fin版が狙っているのは、まさにこの長い作業です。
なので、金融用語の質問だけに使うなら、少しもったいないです。
AA Intelligence Index v4.1.1では、スコアが38から41に上がっています。
少なくともこの評価では、金融特化によって一般推論、コーディング、数学能力が大きく削られたわけではありません。
これは地味に重要です。
実際の金融分析は、金融知識だけでは終わりません。
決算書を読み、Pythonでデータを処理し、計算して、最後に説明を書く。
こういう使い方が普通です。
金融に寄せすぎて他が弱くなると、かえって使いにくくなります。
Ling 3.0 Flash Finは、推論モードのオン・オフに対応しています。
難しい処理では推論を有効にして、モデルに少し長く考えさせる。
簡単な処理ならオフにして、Token消費と待ち時間を抑える。
金融分析では分かりやすい機能です。
複雑な決算書を読んだり、バリュエーションを組んだりするときは、ある程度深く考えさせたい。
一方、表から数字を1つ抜き出すだけなら、長い推論は要りません。
同じモデルで切り替えられるのは便利です。
基本スペックは同じです。
Ling 3.0 Flashは汎用モデル。
Flash Finは、その土台を使って金融分野にさらに寄せたモデルです。
違いはサイズではなく、得意分野です。
片方は汎用タスク向け。Fin版は決算資料、投資調査、バリュエーション、金融Agentにかなり寄せています。
ただ、実用面では大きな差があります。
Ling 3.0 Flashは外部の開発者が自分で動かして検証できますが、Flash Finはまだそれができません。
重みが公開され、第三者の検証結果が出るまでは、公式スコアは参考程度に見ておくのが無難です。
| モデル | コンテキスト | 料金 | API | リリース | グローバル熱度 |
|---|---|---|---|---|---|
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Ling 3.0 Flash Fin (free)
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262K | — | YES | 2026-08 | — |
| 262K | — | YES | 2026-05 |
51/100
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| 262K | — | YES | 2026-04 |
39/100
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