Ling 3.0 Tiny vs Inkling Small: "Small"은 이 두 이름에서 많은 역할을 하고 있다.

"Tiny"와 "Small"은 같은 크기처럼 들리지만, 그 이름을 달고 나온 두 최신 모델은 이보다 더 다를 수 없습니다. Ling 3.0 Tiny는 Ant Group의 InclusionAI가 개발한 79억(7.9B) 파라미터 규모의 독점 MoE로, 토큰당 약 13억(1.3B) 파라미터만 활성화됩니다. 자체 API 엔드포인트를 통해 오늘 무료로 호출할 수 있으며, 텍스트 전용이고, Artificial Analysis Intelligence Index에서 23점을 기록했습니다. Inkling Small은 Thinking Machines Lab의 2,760억(276B) 파라미터 규모의 오픈 가중치 희소 MoE로, 120억(12B) 파라미터가 활성화됩니다. Apache 2.0 가중치가 Hugging Face에 공개되어 있고, 텍스트·이미지·오디오 입력을 기본 지원하며, 같은 지수에서 40점을 기록했습니다. 하나는 모든 실질적인 의미에서 더 작고 몇 푼에 임대되지만, 다른 하나는 1조의 3분의 1에 달하는 파라미터를 직접 다운로드하여 자신의 하드웨어에서 실행할 수 있습니다. 이름이 바로 함정입니다. 이는 두 개의 작은 모델을 비교하는 것이 아니라 AI를 구매하는 완전히 다른 두 방식을 비교하는 것입니다. 두 제품이 공유하는 유일한 마케팅 결정은 '작다'는 뜻의 형용사 하나뿐입니다.

두 모델은 모델 시장 역사상 가장 붐볐던 여름에 서로 며칠 간격으로 출시되었다 — 잉클링 스몰(Inkling Small)은 2026년 7월 30일, 링 3.0 티니(Ling 3.0 Tiny)는 8월 6일 — 그리고 둘 다 같은 구매자를 겨냥한다: 프런티어 모델 예산 없이 유능한 AI를 원하는 팀. 이 글은 각각이 실제로 무엇인지, 독립적인 수치가 무엇을 말하는지, 그리고 "어느 것이 더 나은가"라는 질문이 사실은 "어느 것을 소유하고 싶은가"라는 질문인 이유를 구분한다.

Ling 3.0 Tiny: 무료 API

Ling 3.0 Tiny는 총 79억 개의 매개변수를 가진 전문가 혼합(MoE) 추론 모델로, 토큰당 약 13억 개의 매개변수만 활성화됩니다. 작고 서빙 비용이 저렴하며, 현재 시장 확보를 위한 가격으로 제공됩니다. 256K 토큰 컨텍스트 창(상업용 목록 및 Artificial Analysis에서는 262K), 최대 32K 출력 토큰, 네이티브 함수 호출, 프롬프트 캐싱을 지원하며, 요청별로 기본 제공되는 "Thinking" 모드와 직접 응답하는 "Instant" 모드를 전환할 수 있습니다. 텍스트 입력 및 텍스트 출력 방식이며, 비전이나 오디오 경로는 지원하지 않습니다.

비즈니스 모델이 놀라운 부분입니다. 이것은 다음과 같이 등재되어 있습니다: inclusionai/ling-3.0-tiny:free, 양쪽 모두 토큰 100만 개당 $0입니다. 두 번째 게이트웨이는 이 모델을 2026년 8월 14일 오전 8시(PT)까지 무료로 제공하며, 이후에는 입력 토큰 100만 개당 $0.06, 출력 토큰 100만 개당 $0.18의 등재 요율이 적용됩니다. API 모델로서 이는 매우 이례적인 수치입니다 — 시중의 사실상 모든 유사 텍스트 등급보다 낮은 수준이며 — Artificial Analysis가 이미 실행한 결과, Intelligence Index는 23점으로 해당 클래스의 56개 모델 중 중앙값 8점 대비 6위를 기록했습니다. 동일한 실행에서 이 모델은 매우 장황한 것으로 나타났으며, 중앙값 6,300만 개 대비 2억 1,000만 개의 출력 토큰을 생성했습니다. 이는 청구액을 예상할 때 염두에 두어야 할 숨은 비용입니다.

Inkling Small: 오픈 가중치

Inkling Small은 다른 종류의 모델입니다. 276B 총 파라미터와 토큰당 12B 활성 파라미터를 가진 희소 혼합 전문가(sparse mixture-of-experts) 트랜스포머로, 42개 레이어로 구성되며 각 토큰은 256개 전문가 중 6개와 공유 전문가 2개로 라우팅됩니다. 975B 플래그십 모델 Inkling에서 온-폴리시(on-policy) 증류를 거친 후, 에이전틱 코딩(agentic coding)에 대한 추가 강화 학습을 받았습니다. (Artificial Analysis의 기술 사양에는 총 266B로 표시되어 있으며, 12B 활성 파라미터 수치는 일치하고, 그 차이는 비교 결과를 바꾸지 않습니다.) 가중치는 상업적 제한 없이 Apache 2.0 라이선스로 Hugging Face에 공개되어 있습니다. 입력은 멀티모달입니다 — 텍스트, 이미지, 오디오가 동일한 토큰 스트림에 들어오며 출력은 텍스트 전용입니다 — 또한 5단계 사고 노력 다이얼(minimal부터 xhigh까지)을 제공하여 동일한 가중치로 저비용 실행과 고성능 실행이 모두 가능합니다.

오픈 가중치 모델이기 때문에 접근 방식은 완전히 다르다. Thinking Machines는 자사 Tinker API에서 백만 토큰당 $0.30 / $1.20에 제공하며, 캐시된 입력의 경우 $0.06이다. 또한 두 개의 타사 엔드포인트에서도 제공되는데, 1M당 입력은 약 $0.45~$0.50, 출력은 $1.20이며, 해당 엔드포인트의 컨텍스트는 광고된 1M가 아닌 524,288 토큰으로 제한된다. 또는 가중치를 직접 다운로드할 수도 있다. 즉, 8비트 기준 276GB, 워크스테이션이 아닌 멀티 GPU 노드가 필요하며, 양자화 문제도 따른다(호스팅 엔드포인트는 fp8로 서빙하지만, 공급업체 벤치마크는 fp8로 측정되지 않았다).

독립적인 점수판

두 모델을 동일한 Artificial Analysis 척도에 놓으면 능력 격차는 명확합니다. Inkling Small은 Intelligence Index에서 40점을 기록하며 해당 클래스의 101개 모델 중 15위를 차지했고, Ling 3.0 Tiny는 23점으로 (더 작은) 클래스의 56개 모델 중 6위를 기록했습니다. 17점 차이는 대략 '진정으로 유용한 보급형 모델'과 '작은 모델치고는 여유 있게 평균 이상' 사이의 거리입니다. Inkling Small의 활성 파라미터 120억 개(Ling 3.0 Tiny의 13억 개보다 거의 10배 많은 수치)는 에이전트 작업, 장문맥 검색, 코딩 분야에서 두드러지며, 이는 인덱스가 종합하는 항목들입니다. Ling 3.0 Tiny는 크기 대비 예외적으로 뛰어납니다. Inkling Small은 작은 이름을 가진 근본적으로 더 큰 모델이기에 단순히 더 강력합니다.

두 모델 모두 장황하며, 이는 두 모델의 비용 모두에 영향을 미치므로 언급할 가치가 있다. Artificial Analysis의 측정에 따르면, Ling 3.0 Tiny는 인덱스 실행 동안 2억 1,000만 개의 출력 토큰을 소모했고(중앙값 6,300만), Inkling Small은 1억 3,000만 개를 소모했다(중앙값 1억). Inkling Small은 일반적인 모델보다 약 30% 더 많이 생각하며, Ling 3.0 Tiny는 일반적인 모델보다 3배 이상 많이 생각한다. 둘 다 배포해 놓고 잊어버려도 되는 모델이 아니다.

치수, 각각 한 줄씩:

• 독립 점수 — Ling 3.0 Tiny AA Index 23 (#6/56, 클래스 중앙값 8) vs Inkling Small AA Index 40 (#15/101).

• 가격 — Ling 3.0 Tiny: 무료, 이후 1M당 $0.06 / $0.18 vs 호스팅 엔드포인트 기준 Inkling Small: 1M당 입력 $0.30–$0.50 / 출력 $1.20, 또는 자체 하드웨어를 사용하면 $0.

• 크기 — 총 7.9B / 활성 MoE ~1.3B, 독점 vs 총 276B / 활성 희소 MoE 12B, Apache 2.0 오픈 가중치.

• 모달리티 — Ling 3.0 Tiny: 텍스트 전용 vs Inkling Small: 텍스트, 이미지, 오디오 입력, 텍스트 출력

• 컨텍스트 — Ling 3.0 Tiny는 256K인 반면, Inkling Small의 현재 호스팅 엔드포인트는 광고 기준 최대 1M / 실제 제공 524K.

• 소유권 — 대여하는 폐쇄형 API vs 소유하고 Tinker에서 미세 조정하거나 멀티 GPU 노드에서 직접 실행할 수 있는 개방형 가중치

각각이 실제로 여러분에게 드는 비용

가격 차이가 흥미로운 숫자는 아니다. 중요한 것은 소유권의 차이다. Ling 3.0 Tiny는 사용량 과금(미터링) 서비스다. 일주일간 무료이며, 이후에는 어떤 동시성으로 실행하든 토큰 100만 개당 $0.06 / $0.18이 영구히 부과된다. 여기에 장황함 세금이 붙어 실질 출력 비용을 배가시킨다. Inkling Small에는 두 가지 가격표가 있다. 하나는 임대형으로, 서드파티 엔드포인트에서는 토큰 100만 개당 약 $0.50 / $1.20, 퍼스트파티에서는 $0.30 / $1.20이다. 다른 하나는 소유형으로, 276B 파라미터를 서빙하기 위한 상당한 하드웨어 구매와 엔지니어링 시간이 필요하다. Artificial Analysis가 측정한 경제성 지표에 따르면 Inkling Small의 혼합 가격은 토큰 100만 개당 약 $0.22, 인텔리전스 지수 작업당 약 $0.07이다. 이는 제공하는 성능 대비 API로 실행하기에 실질적으로 저렴하다는 뜻이다. 하지만 오픈 웨이트 옵션은 학습 및 호스팅 비용을 지불한 후에는 계량기가 전혀 없다. 이는 사람들을 2.6B 체크포인트로 끌어들이는 것과 같은 논리지만, 276B에서는 이를 정당화하기가 훨씬 어렵다.

오픈 모델에는 사양서에 나오지 않는 성능 제약 조건도 붙어 있다. Inkling Small의 카드는 오디오 입력을 2분 미만으로 권장하는 반면, 플래그십은 20분 미만이다. 회의 내용을 추론하는 용도라면 10분의 1로 줄어드는 셈이다. 현재 호스팅된 어느 엔드포인트도 response_format(스키마 적용 JSON)을 광고하지 않는데, 파이프라인이 구조화된 출력에 의존한다면 이는 중요한 문제다. 또 연구소 자체 수치로도 적대적 강건성이 FORTRESS 적대적 공격에서 71.6%에 그친다는 점은, 공개 텍스트 박스 뒤에 두기 전에 생각해 볼 이유가 된다. Ling 3.0 Tiny는 가중치가 없는 API이므로 이런 자체 호스팅 문제가 전혀 없다. 엔드포인트가 제공하는 대로 사용할 뿐이다.

어떤 "small"이 당신의 문제에 맞나요?

가장 저렴하게 임대할 수 있는 유능한 텍스트 추론을 원하고, 이미지를 보거나 오디오를 들을 필요가 없으며, 이번 주에 무료로 사용해 볼 수 있는 독립 평가 모델을 중시하고, 종량제 청구서와 장황한 모델을 감수할 수 있다면 Ling 3.0 Tiny를 선택하세요. 실제 멀티모달 입력, 에이전트 수준의 12B 활성 파라미터, 17포인트 더 높은 인덱스 점수 같은 성능이 필요하거나, 직접 소유하고 파인튜닝하거나 벤더에서 완전히 이전할 수 있는 오픈 가중치를 구체적으로 원한다면 Inkling Small을 선택하세요. 이름이 아니라 모달리티와 인덱스 점수를 보고 선택하세요.

그것들을 렌트하는 것에 대한 솔직한 메모

이 두 모델 중 어느 것도 OrcaRouter에 없으며, 우리는 그 반대를 암시하지 않을 것입니다. Ling 3.0 Tiny는 자체 무료 엔드포인트를 통해 제공되고, Inkling Small은 Thinking Machines의 Tinker API, 타사 엔드포인트 또는 자신의 GPU 노드에서 실행됩니다. 이 특정 비교에서 OrcaRouter가 유용한 점은 바로 그 모델들을 둘러싼 모든 것입니다: 벤치마킹 대상이 되는 프론티어 및 미드 티어 모델과, 저비용 티어의 여유가 소진되었을 때 라우팅하게 될 모델들입니다. 무료 Ling 3.0 Tiny 제공 기간이 끝나거나 무료 엔드포인트에 속도 제한이 걸리면, 탈출 경로는 호스팅형 저비용 티어입니다 — $0.03 / $0.13의 Qwen 3.7 Flash, $0.30 / $2.50의 Gemini 3.5 Flash-Lite, 그리고 0% 마크업으로 OpenAI 호환 키 하나를 통해 제공되는 200개 이상의 다른 모델들입니다. 따라서 제공업체의 공시 가격이 곧 실제 가격이며, 자동 장애 조치가 지원되어 벤치마크 실행이나 프로덕션 경로가 특정 제공업체의 장애 시간에 중단되지 않습니다. 오픈 가중치 모델인 Inkling Small은 이 비교에서 라우터가 결코 호스팅해 주지 않는 쪽입니다 — 그리고 바로 그 점이 핵심인 쪽입니다.

평결

두 이름은 크기가 아니라 마케팅 의도를 나타냅니다. Ling 3.0 Tiny는 정말로 작고 정말로 저렴합니다. 이번 달 저가형 티어에서 최고의 무료 체험판이며, 정직하지만 소박한 독립 점수와 8월 14일에 시작되는 사용량 측정기를 갖추고 있습니다. Inkling Small은 작은 이름을 가진 276B 모델입니다. 활성 파라미터는 10배, 인덱스 포인트는 17점 더 높고, 기본적으로 멀티모달이며, 실제로 소유할 수 있는 오픈 가중치를 제공합니다. 가장 저렴하면서도 유능한 텍스트 추론을 임대하려면 Ling 3.0 Tiny를 선택하고 무료 주간을 즐기세요. 소유하고, 미세 조정하고, 직접 실행할 수 있는 모델—또는 듣고 볼 수 있는 모델—을 원한다면, "Small"은 당신이 필요로 하는 것을 설명하기에 적절한 단어가 아닙니다.