Ling 3.0 Flash VL: para qué sirve de verdad (benchmark en español)
Su fuerte es Coding (#21 de 115 entre los que rinden el examen completo), y donde menos rinde es Agentes (7.25 contra 9.69). Está en el tercio más barato del ranking: $0.099 por cada 1.000 llamadas.
Dónde está parado, pilar por pilar
La nota de la derecha es sobre 10. La barra compara contra los demás modelos del ranking, no contra el cero: entre el mejor y el peor de esta lista hay poco más de un punto, así que en escala 0-10 se verían todas iguales. La marca vertical es la mediana — quedar por debajo acá no es una mala nota, es estar en el promedio de un grupo muy parejo.
Medido con 143 runs que puntúan, juez Phi-4 local · actualizado 2026-10-11 · datos abiertos
Qué hace bien y qué no
Su media entre las 35 tareas medidas es 7.80. Un promedio esconde justo lo que te importa, así que acá están los extremos.
Donde rinde por encima de sí mismo
- Precisión literal (hex, JWT, configs) — 9.17 (+1.37 contra su media).
- Extraer los datos verificables de un texto — 9.16 (+1.36 contra su media).
- Encontrar el sitio oficial de una empresa — 9.15 (+1.35 contra su media).
- JSON estructurado (extracción, schemas) — 9.08 (+1.28 contra su media).
Donde se cae
- Resistencia a prompt injection — 3.09 (-4.71 contra su media).
- Orquestación (flujos de varios pasos) — 5.20 (-2.60 contra su media).
- Tool calling (llamada de funciones) — 5.20 (-2.60 contra su media).
- No inventar herramientas (abstenerse cuando no hay) — 6.71 (-1.09 contra su media).
Si Ling 3.0 Flash VL no te cierra
| Modelo | Calidad | $/1k | Latencia | Por qué |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Flash Lite | 8.09 | $2.33 | 4.1 s | al menos 40% menos de espera, sin caer de nota |
La ficha: Ling 3.0 Flash VL en números
| Calidad medida | |
|---|---|
| Runs que puntúan | 143 |
| Tool calling | 6.71 |
| Resistencia a prompt injection | 1.45 |
| Precio | |
| Precio por millón · entrada | $0.021 |
| Precio por millón · salida | $0.062 |
| Rendimiento y límites | |
| Latencia total media | 20.6 s |
| Ventana de contexto | 262.144 |
Contra los mejores del ranking, en plata
| Modelo | Calidad | $/1.000 llamadas |
|---|---|---|
| Ling 3.0 Flash VL | 8.33 | $0.099 |
| Qwen 3.8 Flash | 8.53 | $0.750 |
| Claude Opus 4.8 | 8.48 | $39.00 |
- Qwen 3.8 Flash (el techo medido) rinde 2% más (8.53 contra 8.33) y cuesta 8 veces más por llamada.
- Claude Opus 4.8 (el caro que todos conocen) rinde 2% más (8.48 contra 8.33) y cuesta 394 veces más por llamada.
Cuánto max_tokens darle, por tarea
| Tarea | Mediana | Peor caso medido | max_tokens sugerido |
|---|---|---|---|
| Tareas largas (sostener el hilo 8-12 turnos) | 10.605 | 44.194 | 55.242 |
| Contenido startup (newsletter. actualidad) | 3.206 | 7.519 | 9.398 |
| Estrategia (pricing. planificación) | 3.913 | 6.834 | 8.542 |
| Razonamiento general (lógica. decisiones) | 6.078 | 6.245 | 7.806 |
| Generación de código (Python. SQL. debug) | 2.733 | 5.973 | 7.466 |
| Decisiones de negocio (prioridades. plan) | 2.224 | 5.901 | 7.376 |
| Creatividad (hooks. analogías. narrativa) | 3.476 | 5.213 | 6.516 |
| Gestión de tareas (action items. planes) | 4.852 | 5.127 | 6.408 |
| Presentaciones (slides. reportes) | 5.052 | 5.052 | 6.315 |
| Razonamiento profundo (matemática. Fermi) | 4.623 | 5.009 | 6.261 |
| OCR / extracción desde imágenes | 1.408 | 4.419 | 5.523 |
| Noticias + SEO (artículos completos) | 1.698 | 3.916 | 4.895 |
| Ventas en frío (cold email. campañas) | 1.551 | 3.883 | 4.853 |
| Auditar números (detectar el error plantado) | 2.142 | 3.159 | 3.948 |
| Integridad de idioma (no mezclar idiomas) | 1.872 | 2.395 | 2.993 |
| Verificar VARIOS datos de una vez (lote) | 1.321 | 2.246 | 2.807 |
| Contenido con datos verificables (no inventar) | 1.095 | 2.244 | 2.805 |
| JSON estructurado (extracción. schemas) | 494 | 1.953 | 2.441 |
| Multi-turno (debugging. requisitos) | 1.602 | 1.631 | 2.038 |
| Traducción (es↔en) | 516 | 1.629 | 2.036 |
| Anti-alucinación (citas. contexto) | 733 | 1.614 | 2.017 |
| Capacidades de agente (delegación. skills) | 736 | 1.598 | 1.997 |
| Contenido genérico (blog. email. social) | 1.146 | 1.170 | 1.462 |
| Orquestación (flujos de varios pasos) | 624 | 1.164 | 1.455 |
| Resúmenes y extracción de datos | 1.072 | 1.072 | 1.340 |
| No inventar herramientas (abstenerse cuando no hay) | 245 | 1.025 | 1.281 |
| Seguir instrucciones al pie de la letra | 818 | 941 | 1.176 |
| Extraer los datos verificables de un texto | 402 | 845 | 1.056 |
| Resistencia a prompt injection | 143 | 697 | 871 |
| Soporte al cliente (clasificar y responder) | 597 | 680 | 850 |
| Verificar un dato contra su fuente | 238 | 664 | 830 |
| Tool calling (llamada de funciones) | 383 | 635 | 793 |
| Encontrar el sitio oficial de una empresa | 241 | 502 | 627 |
| Precisión literal (hex. JWT. configs) | 319 | 436 | 545 |
| Aguja en el pajar (contexto largo en español) | 247 | 327 | 408 |
Los números oficiales de Ling 3.0 Flash VL
Acá no los repetimos, y es a propósito. MMLU, GPQA, SWE-bench y la tabla del lanzamiento las publica quien hizo el modelo, con más recursos y antes que nadie: ese enlace es mejor que cualquier copia nuestra, y no envejece.
Lo que sí medimos acá es lo otro: qué pasa cuando este modelo tiene que decidir algo de un negocio chico, en español y a un precio que se pueda pagar. Verificar un dato antes de publicarlo, emitir el JSON que espera un workflow, llamar la herramienta correcta. Eso no está en la tarjeta del fabricante.
¿Es el mejor para TU caso?
Filtra por presupuesto, calidad mínima y tipo de tarea. En 30 segundos sabes si Ling 3.0 Flash VL es tu opción o hay algo mejor para lo que haces.
Ir a la calculadora →