平凡的蛙里奥
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我拿一段只有9秒的企业会议视频测试了Ant Ling推出的Ling-3.0-flash-VL 视频不长场景也不复杂，但里面同时出现了人物动作、数据图表、电脑屏幕和白板文字，正好可以看看模型到底是在“看画面”，还是已经能够理解画面之间的关系 上传视频后，我没有提前告诉它会议主题，只要求它按照时间顺序描述人物、动作和环境，再判断会议类型 模型很快识别出画面中的4个人，其中1人站在双屏前讲解，另外3人坐在会议桌旁。它还区分出了操作电脑、记录笔记、指向图表等动作，人物数量和基本关系没有混在一起 让我比较意外的是，它不只看到了会议室和电脑，甚至还尝试读取了白板上的“Holbrook Creative Room 10:00am”以及“MAY、JUN、JUL、AUG”等文字。屏幕上的柱状图、折线图和右侧的山水画面也被分别识别出来，这说明模型处理的并非一张静态截图，而是在连续画面中寻找稳定出现的视觉线索 按照百灵官方公开的技术说明，模型会以固定帧率对视频进行采样。按每秒2帧计算，这段9秒视频理论上会形成约18个分析节点。模型需要在这些离散画面之间比较人物姿态、视线和手势变化，再组织成连贯描述 它判断第2秒至第4秒最适合用作宣传素材，理由是主讲人指向数据大屏，听众同时查看电脑并进行记录，“数据驱动决策”的企业形象在这一刻比较集中 不过，识别画面和理解业务仍然是两件事。模型可以判断这可能是一场业务复盘会、经营分析会或项目汇报会，但它无法确认图表展示的是营收、用户数量还是项目进度。 创意团队”跨部门协”等说法，也只能算基于环境和人员状态做出的推测，不能当成已经发生的事实 这种边界反而让测试更有价值 对于企业视频素材管理，它可以帮助工作人员快速描述画面、标记人物动作、定位适合剪辑的时间点，还能给视频建立便于检索的文字标签。但如果把它直接用于生成正式会议纪要，风险就会明显增加，因为画面不能替代发言内容，模糊图表也不能支撑具体经营结论 这次测试中，Ling-3.0-flash-VL给我的感觉他看懂了人物、环境、文字和动作关系，也给出了相对合理的场景判断，但它并没有真正掌握这场会议讨论了什么 它更像一名观察细致的视频助理，能够整理眼前的信息，却不能代替参与会议的人作出业务定性 更好的帮助了企业使用这类模型时，可以让它多做素材检索、镜头标注和初步整理，再由工作人员核对关键文字与业务结论 这是openrouter 的体验地址当前处于免费期，兄弟们可以去试试给他一个视频看他能否给出你想要的结果 Ling 3.0 Flash VL (free) - API Pricing & Benchmarks | OpenRouter Hugging Face： Ling-3.0-flash-VL 官方发布： GI/status/2095935971556782372
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净利暴增 298%，谷歌是真赚钱，还是账面好看？ 为了搞清这件事，我让两个 AI 查了同一份账。 一个是蚂蚁百灵刚发布的 Ling-3.0-flash-Fin，1240 亿总参数、每次只激活 51 亿的金融增强模型；另一个是它的 Ling-3.0-flash，没做金融增强的原版 题目是 Alphabet 2026 年第二季度财报 数据让它自己联网去找它提交给 SEC 的 8-K 原件 Fin 版先干了一件事：报出处。Exhibit 99.1，2026 年 7 月 22 日发布，用了合并利润表、分部结果、现金流量表三张，附 SEC 原文链接 两版都算出自由现金流 −58.55 亿美元。我去比财报原文的调节表，官方写的就是 $ (5,855)M，一分不差 净利暴增 298% 这件事，两版也都拆开了：增量 839.97 亿里，771 亿来自股权证券收益，占 91.8%；剔掉之后实际净利润 350.93 亿，同比只增 24.5%，EPS 从 9.11 掉回 2.85 到这里两版打了个平手 差别出在第二道题——英伟达。 我让它解释：营收环比涨 17.9%，净利润却只涨 2.3%，为什么 基模的账算到一半断了。毛利增 109.85 亿，减费用增 7.87 亿，营业利润增 101.98 亿，再减其他收益减少的 85.94 亿，得到 16.04 亿——然后直接跳到"净利润仅微增 13.67 亿"。中间差的 2.37 亿 Fin 版把这条链闭合了，还自己推出了我没给的两个数：上季度税前利润 699.03 亿、上季度所得税 115.82 亿。101.98 − 85.94 − 2.37 = 13.67，正好对上 同一道题里，基模还说"其他收益很可能是大规模出售国债的收益" 财报里没有国债这回事我去查现金流量表调节项：其他收益 77.73 亿里，77.71 亿是股权证券收益，是股票浮盈。Fin 版只写"非经营性收益回落"，没往下猜 但 Fin 版也翻过车。 我另外拿一道自己构造的毛利率题测过（不是真实财报）：20.79 ÷ 56.20 = 36.9929%，该保留 36.99%，它给了 37.00%；同一道题重跑一次，又给了 36.99%。这次反倒是基模算对了 两轮测下来，我改了用法：别拿它当计算器，简单算术自己按；拿它当勾稽员，多步推导和口径核对交给它，再验一遍关键节点 完整实测过程见下方视频。 测试条件：OpenRouter 通道，temperature 0.6（官方推荐值 1.0），每题只跑一次，样本很小。文中数字均可用财报原文复核： · Alphabet 2026Q2： · NVIDIA FY2027Q2： Ling-3.0-flash-Fin 已在OpenRouter 开启为期一个月的限时免费 API 调用 入口： inclusionAI/Ling-3.0-flash-Fin · Hugging Face Ling-3.0-flash-Fin 已经正式开源 凭借开放权重团队可以私密部署它，将其连接到搜索引擎、Python、数据库和电子表格 Hugging Face： inclusionAI/Ling-3.0-flash-Fin · Hugging Face ModelScope： Ling-3.0-flash-Fin · 模型库
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