Inkling vs DeepSeek V4 Pro: Model Open-Weight Mana yang Menang untuk Coding, Faktualitas, dan Biaya?
Inkling vs DeepSeek adalah salah satu pertarungan bobot terbuka paling menarik tahun 2026: dua model yang sepenuhnya terbuka, dua lisensi permisif, dan dua kekuatan yang sangat berbeda. Inkling, model debut dari Thinking Machines Lab milik Mira Murati, adalah MoE multimodal dengan 975B parameter yang dibangun untuk kustomisasi dan efisiensi. DeepSeek V4 Pro adalah yang terbaru dari lab China yang membantu mempopulerkan model coding bobot terbuka, dan hadir dengan reputasi yang baik di bidang rekayasa perangkat lunak. Perbandingan langsung ini membandingkan keduanya dalam hal benchmark, coding, faktualitas, lisensi, VRAM, dan biaya, sehingga Anda dapat memutuskan mana yang cocok untuk tumpukan Anda.
Catatan untuk para pengembang: tidak ada tolok ukur head-to-head yang diaudit di sini, jadi ini membandingkan model dan akses, bukan skor. OrcaRouter merutekan model yang tersedia melalui API di belakang satu titik akhir yang kompatibel dengan OpenAI, sehingga Anda dapat mencoba dan membandingkan Inkling dan DeepSeek V4 Pro tanpa menyambungkan beberapa SDK.
Kesimpulan TL;DR: Pilih DeepSeek V4 Pro jika prioritas utama Anda adalah coding agenik mentah — ia mengungguli Inkling di SWE-bench Verified. Pilih Inkling jika Anda mementingkan ketangguhan, faktualitas, efisiensi token, input audio/gambar, atau jendela konteks 1M token, di mana ia unggul dengan selisih besar. Keduanya memiliki bobot terbuka dan bebas royalti untuk di-host sendiri.
Poin-poin penting
Keduanya adalah bobot terbuka.Inkling dirilis di bawah Apache 2.0; DeepSeek V4 Pro dirilis di bawah lisensi MIT. Keduanya mengizinkan penggunaan komersial dan hosting mandiri bebas royalti.
DeepSeek menang dalam coding dengan tipis: 80.6% vs 77.6% pada SWE-bench Verified (MarkTechPost).
Inkling memenangkan ketahanan secara tegas: 78.0% vs 36.0% pada benchmark FORTRESS adversarial (MarkTechPost).
Kesenjangan faktualitas besar: Artificial Analysis melaporkan Inkling sebagai net-positif pada AA-Omniscience, sementara DeepSeek V4 Pro/Flash mencatatkan tingkat halusinasi yang sangat tinggi.
Inkling lebih efisien: ~25K vs ~37K token output per tugas (Artificial Analysis) — berarti untuk biaya dalam skala besar.
Keunggulan modalitas: Inkling menerima teks + gambar + audio dan menawarkan konteks hingga 1 juta token; ini adalah model multimodal yang lebih serbaguna di sini.
Pengungkapan: Tolok ukur dilaporkan sendiri oleh vendor saat peluncuran (Effort 0.99) dan angka pihak ketiga berasal dari Artificial Analysis / MarkTechPost / Vellum / BenchLM; tidak ada yang diaudit secara independen, dan angka pesaing mungkin berbeda dari angka yang dilaporkan vendor tersebut sendiri. Spesifikasi Inkling sendiri berasal dari kartu model Thinking Machines.
Perbandingan sekilas
Maker. Inkling: Thinking Machines Lab; DeepSeek V4 Pro: DeepSeek
Lisensi. Inkling: Apache 2.0; DeepSeek V4 Pro: MIT
Bobot terbuka. Inkling: Ya; DeepSeek V4 Pro: Ya
Parameter. Inkling: 975B total / 41B aktif (MoE); DeepSeek V4 Pro: —
Jendela konteks. Inkling: Hingga 1M tokens (256K dihosting); DeepSeek V4 Pro: —
Input. Inkling: Teks + gambar + audio; DeepSeek V4 Pro: — (teks; tidak dalam data kami)
Keluaran. Inkling: Teks; DeepSeek V4 Pro: Teks
Host sendiri / fine-tune. Inkling: Ya / Platform Tinker; DeepSeek V4 Pro: Ya
Harga terhosting. Inkling: ~$1.87 masuk / ~$4.68 keluar per 1M; DeepSeek V4 Pro: — (tidak dalam data kami)
Sel kosong yang ditandai “—” berarti kami tidak memiliki angka yang diaudit untuk DeepSeek V4 Pro dalam data sumber kami dan tidak menebak.
Pemenang berdasarkan kategori
Penalaran / Pengetahuan (HLE). Pemenang: DeepSeek V4 Pro; Catatan: 35.9% vs 29.7% (tanpa alat)
Matematika (AIME 2026). Pemenang: Kurang lebih seri; Catatan: Inkling 97.1% vs 96.7%
Koding (SWE-bench Verified). Pemenang: DeepSeek V4 Pro; Catatan: 80.6% vs 77.6%
Agentic (Terminal Bench 2.1). Pemenang: Kira-kira seri; Catatan: 64.0 vs 63.8
Keamanan / Ketahanan (FORTRESS). Pemenang: Inkling; Catatan: 78.0% vs 36.0%
Faktualitas (AA-Omniscience). Pemenang: Inkling; Catatan: Net-positif vs halusinasi tinggi
Multimodal / Audio. Pemenang: Inkling; Catatan: Input gambar + audio; DeepSeek tidak dalam data kami
Efisiensi (tokens/tugas). Pemenang: Inkling; Catatan: ~25K vs ~37K
Biaya / TCO. Pemenang: Seri (keduanya self-host bebas royalti); Catatan: Tergantung pada efisiensi + hosting
Perbandingan langsung tolok ukur
Tabel di bawah ini menggunakan satu set angka head-to-head yang konsisten dari MarkTechPost. Huruf tebal menandai pemimpin di setiap baris.
HLE (tanpa alat). Inkling: 29.7%; DeepSeek V4 Pro: 35.9%
AIME 2026. Inkling: 97.1%; DeepSeek V4 Pro: 96.7%
SWE-bench Verified. Inkling: 77.6%; DeepSeek V4 Pro: 80.6%
Terminal Bench 2.1. Inkling: 63.8; DeepSeek V4 Pro: 64.0
FORTRESS (adversarial). Inkling: 78.0%; DeepSeek V4 Pro: 36.0%
Beberapa “kemenangan kecil” dari Artificial Analysis berada di luar tabel MarkTechPost tetapi sama pentingnya untuk penerapan nyata:
Efisiensi token (lebih rendah lebih baik): Inkling ~25K vs DeepSeek V4 Pro ~37K token keluaran per tugas.
Faktualitas AA-Omniscience: Inkling adalah net-positif; DeepSeek V4 Pro/Flash adalah negatif, dengan tingkat halusinasi yang dilaporkan sekitar 94%/96%.
τ³-Banking: Inkling 24 lawan DeepSeek V4 Flash 23.
GDPval-AA v2 Elo (agen): Inkling 1238 vs DeepSeek V4 Flash 1189.
Catatan editor — tambahkan visual:Diagram batang berkelompok dari lima baris MarkTechPost akan membuat keputusan terbagi (DeepSeek pada HLE/SWE-bench, Inkling pada FORTRESS) langsung terbaca.
Di mana DeepSeek V4 Pro unggul
reputasi DeepSeek sebagai model coding bertahan di sini. Ia memimpin Inkling pada SWE-bench Verified (80.6% vs 77.6%), tolok ukur rekayasa perangkat lunak dunia nyata yang paling banyak dipantau, dan mengunggulinya pada HLE (35.9% vs 29.7%) dan Terminal Bench 2.1 (64.0 vs 63.8). Jika beban kerja utama Anda adalah perbaikan bug otonom, pembuatan pull request, atau pekerjaan terminal agen, DeepSeek V4 Pro adalah pembuat kode mentah yang lebih kuat dalam pasangan ini — dan lisensi MIT-nya membuatnya mudah untuk disematkan dalam produk komersial.
Pemimpin coding itu tulus dan layak dihormati. Untuk tim yang metrik keberhasilannya adalah "berapa banyak masalah yang dapat diselesaikan oleh agen," beberapa poin tambahan DeepSeek di SWE-bench Verified dapat diterjemahkan menjadi throughput yang terukur.
Di mana Inkling menang
Keunggulan Inkling lebih luas dan, dalam beberapa kasus, dramatis:
Ketahanan: Pada tolok ukur adversarial FORTRESS, Inkling mencetak 78.0% berbanding 36.0% milik DeepSeek — sebuah kesenjangan yang menunjukkan bahwa Inkling jauh lebih tahan terhadap jailbreak dan prompt adversarial.
Faktualitas: Artificial Analysis menempatkan Inkling sebagai net-positif pada AA-Omniscience, sementara DeepSeek V4 Pro/Flash mencatat tingkat halusinasi yang sangat tinggi. Untuk RAG, riset, dan beban kerja faktual apa pun, ini adalah keunggulan yang menentukan.
Efisiensi: Pada ~25K token output per tugas versus ~37K, Inkling mendapatkan jawaban dengan kira-kira sepertiga lebih sedikit generasi — yang menurunkan latensi dan biaya per tugas.
Multimodalitas: Inkling menerima teks, gambar, dan audio serta berkinerja kuat pada VoiceBench (91.4%) dan MMMU Pro (73.3%). DeepSeek V4 Pro tidak ada dalam data kami sebagai model multimodal.
Konteks: Bobot Inkling mendukung konteks hingga 1M-token (256K pada API yang dihosting), berguna untuk penalaran seluruh repositori atau dokumen panjang.
Kualitas agen: GDPval Elo lebih tinggi (1238 vs 1189 untuk V4 Flash) dan skor τ³-Banking yang sedikit lebih baik.
Singkatnya, DeepSeek memenangkan sprint coding sempit; Inkling menang di hampir semua tempat di mana keandalan, kejujuran, dan keserbagunaan menjadi penting.
Harga dan biaya / TCO
Kedua model adalahbobot terbuka dan bebas royalti untuk dihosting sendiri, jadi biaya sebenarnya Anda adalah infrastruktur ditambah (secara opsional) inferensi yang dihosting dan fine-tuning.
Inkling hosted (Artificial Analysis): ~$1,87 / 1M input dan ~$4,68 / 1M output token pada konteks 64K (cache ~$0,374/1M); kira-kira $3,74/$9,36 pada 256K. Penyetelan halus berjalan melalui platform Tinker (opsi 64K/256K, diskon peluncuran waktu terbatas 50%). Playground gratis tersedia.
DeepSeek V4 Pro: kami tidak memiliki harga hosting yang diaudit dalam data sumber kami, jadi kami tidak akan menyebutkan angka. Sebagai model terbuka berlisensi MIT, ini bebas royalti untuk di-host sendiri, dan DeepSeek secara historis memberi harga akses hosting secara agresif.
Faktor TCO yang lebih subtil adalah efisiensi token. Karena Inkling menggunakan ~25K token per tugas versus ~37K untuk DeepSeek V4 Pro, suatu beban kerja yang ditagih per token output bisa secara signifikan lebih murah di Inkling bahkan dengan tarif per token yang serupa — dan juga selesai lebih cepat.
Lisensi dan Penyebaran
Lisensi. Inkling adalah Apache 2.0; DeepSeek V4 Pro adalah MIT. Keduanya bersifat permisif, ramah komersial, dan tidak mewajibkan royalti untuk dihosting sendiri. Apache 2.0 menambahkan pemberian paten eksplisit; MIT lebih pendek dan sederhana. Untuk sebagian besar perusahaan, keduanya sepenuhnya dapat digunakan dalam produksi — ini adalah perbandingan yang jarang terjadi di mana lisensi bukanlah pembeda.
Cara menjalankan Inkling. Bobot ada di Hugging Face dengan checkpoint BF16 dan NVFP4. Tingkatan VRAM:
BF16: ~2TB (8×B300 atau 16×H200).
NVFP4: ~600GB (4×B300 atau 8×H200) — tingkat produksi praktis di Blackwell.
Pengaturan terbatas: Unsloth 1-bit GGUF ada untuk eksperimen.
Runtime yang didukung termasuk SGLang, vLLM, TokenSpeed, Unsloth, dan Hugging Face transformers, serta penyedia hosted termasuk Together AI, Fireworks, Modal, Databricks, dan Baseten. Sebuah quickstart minimal vLLM:
vllm serve thinkingmachines/Inkling --tensor-parallel-size 8
DeepSeek V4 Pro juga tersedia sebagai bobot terbuka untuk hosting mandiri di bawah MIT; lihat kartu model DeepSeek sendiri untuk format checkpoint yang tepat dan persyaratan VRAM, yang tidak tercakup dalam data sumber kami.
Mana yang harus Anda pilih?
Pilih DeepSeek V4 Pro jikathroughput pengkodean adalah satu-satunya metrik terpenting Anda, Anda menginginkan skor mentah SWE-bench Verified tertinggi di pasangan ini, dan Anda tidak memerlukan input multimodal atau konteks 1M-token.
Pilih Inkling jika Anda membutuhkan ketahanan terhadap prompt adversarial, tingkat halusinasi yang rendah, efisiensi token/biaya, input audio atau gambar, jendela konteks yang besar, atau jalur fine-tuning kelas satu melalui Tinker.
Jalankan keduanya jika Anda bisa: arahkan tugas agen yang berat kode ke DeepSeek dan pekerjaan faktual, multimodal, atau konteks panjang ke Inkling. Karena keduanya adalah open weights bebas royalti, penerapan dua model tidak membawa penalti lisensi.
Untuk gambaran lengkap tentang arsitektur Inkling dan skor independennya, lihat ulasan model AI Inkling kami. Anda juga dapat membandingkannya dengan pesaing bobot terbuka lainnya dalam perbandingan head-to-head Inkling vs Kimi K2.6 dan Inkling vs GLM 5.2, atau mulai dengan dasar-dasarnya di apa itu Inkling AI.
FAQ
Apakah Inkling lebih baik daripada DeepSeek V4 Pro?Tergantung pada tugasnya. DeepSeek V4 Pro unggul dalam pengkodean SWE-bench Verified (80.6% vs 77.6%) dan HLE, sementara Inkling unggul secara tegas dalam ketahanan (FORTRESS 78.0% vs 36.0%), faktualitas, efisiensi token, dan kemampuan multimodal/konteks panjang.
Mana yang lebih baik untuk coding? DeepSeek V4 Pro, unggul tipis pada benchmark SWE-bench Verified dan HLE dalam data MarkTechPost kami. Inkling tetap menjadi coder yang kuat (77.6% SWE-bench Verified) dan mendekati pada Terminal Bench 2.1 (63.8 vs 64.0), jadi perbedaannya kecil.
Mana yang lebih murah?Keduanya bebas royalti untuk di-host sendiri. Harga hosting Inkling sekitar $1.87/$4.68 per 1M token input/output, dan penggunaan token yang lebih rendah per tugas (~25K vs ~37K) dapat membuatnya lebih murah dalam praktiknya. Kami tidak memiliki harga hosting yang diaudit untuk DeepSeek V4 Pro.
Apakah DeepSeek V4 Pro bersifat open source? Ini dirilis di bawah lisensi yang permisif MIT license dengan bobot terbuka, yang memungkinkan penggunaan komersial dan hosting sendiri. Perhatikan bahwa 'bobot terbuka' tidak identik dengan open source penuh (data pelatihan dan pipeline lengkap biasanya tidak dirilis), nuansa yang sama yang berlaku untuk Inkling.
Bisakah saya melakukan self-host atau fine-tune pada salah satu model? Ya. Keduanya mengirimkan open weights untuk self-host bebas royalti. Inkling juga menawarkan jalur fine-tuning terkelola melalui Tinker platform (konteks 64K/256K, dengan diskon peluncuran waktu terbatas); bobot DeepSeek dapat di-fine-tune dengan peralatan terbuka standar.
Mana yang lebih sedikit berhalusinasi?Inkling. Artificial Analysis melaporkan Inkling sebagai net-positive pada faktualitas AA-Omniscience, sementara DeepSeek V4 Pro/Flash menunjukkan tingkat halusinasi yang sangat tinggi (sekitar 94%/96%), menjadikan Inkling pilihan yang lebih aman untuk beban kerja yang membutuhkan fakta dan retrieval yang berat.
Kesimpulan
DeepSeek V4 Pro adalah pembuat kode murni yang lebih baik dalam pertandingan ini dan lisensi MIT-nya memudahkan untuk dikirim, namun skor faktualitas dan ketahanannya merupakan kelemahan nyata. Inkling menukarkan beberapa poin pengkodean SWE-bench dengan keuntungan besar dalam keandalan, kejujuran, efisiensi, dan jangkauan multimodal — ditambah konteks 1M-token. Bagi sebagian besar tim, Inkling adalah model terbuka serbaguna yang lebih aman; untuk armada agen yang mengutamakan pengkodean, DeepSeek V4 Pro mendapatkan tempatnya. Keduanya adalah bobot terbuka bebas royalti, jawaban paling cerdas seringkali adalah dengan menyebarkannya secara berdampingan.
