Inkling vs GLM 5.2: Welk Open-Gewicht Model wint op score, en welk wint op kosten?

Inkling vs GLM 5.2is een van de meer onthullende confrontaties in de huidige golf van open-weight-releases, omdat de twee modellen voor verschillende dingen optimaliseren. GLM 5.2, van Zhipu AI, is de agentic-terminal en reasoning-leider in deze vergelijkingsset — het scoort de hoogste punten op de moeilijkste redeneer- en langetermijn-codeertaken. Inkling, het eerste model van Mira Murati’s Thinking Machines Lab, countert met dramatisch betere token-efficiëntie, adversarial robustness, native audio en multimodale input, een contextvenster van 1 miljoen tokens, en een Apache 2.0-licentie. Dit artikel vergelijkt beide modellen eerlijk, en betoogt dat ruwe benchmarkverschillen niet altijd leiden tot hogere kosten in de praktijk.

Per: 2026-07-16, één dag na de lancering van Inkling. Alle cijfers zijn hieronder van bronnen voorzien en toegeschreven; geen ervan is onafhankelijk gecontroleerd.

Een opmerking voor bouwers: er zijn hier geen gecontroleerde rechtstreekse benchmarks, dus dit vergelijkt modellen en toegang, niet scores. OrcaRouter routeert API-beschikbare modellen achter een enkele OpenAI-compatibele endpoint, zodat u Inkling en GLM 5.2 kunt uitproberen en vergelijken zonder meerdere SDK's aan te sluiten.

TL;DR: conclusie Kies GLM 5.2 als je de hoogste ruwe scores wilt op het gebied van redeneren, wiskunde en agentisch terminalwerk, en je budget de hogere tokenconsumptie aankan. Kies Inkling als kosten per voltooide taak, adversariële veiligheid, audio/multimodale invoer of een context van 1M tokens belangrijker zijn dan bovenaan het klassement staan.

De eenregelige samenvatting: GLM 5.2 wint de meeste benchmarkrijen; Inkling kan nog steeds de factuur winnen, omdat het taken voltooit in ruwweg 25K output tokens versus GLM's ~43K.

Belangrijkste conclusies

GLM 5.2 leidt de reasoning/agentische rijen: HLE, AIME 2026, SWE-bench Verified, en — met ruime voorsprong — Terminal Bench 2.1.

Inkling leidt op het gebied van adversarial safety: FORTRESS 78.0% vs 71.3%.

Inkling's belangrijkste troef is efficiëntie: ~25K uitvoertokens per taak versus GLM's ~43K — ongeveer een 1,7x verschil dat direct doorwerkt in de kosten.

Beide zijn open-weight: Inkling is Apache 2.0; GLM 5.2 is MIT. Beide staan commercieel gebruik en self-hosting toe.

Inkling voegt modaliteit en context toe: native tekst + beeld + audio invoer en tot een contextvenster van 1M tokens.

Let op: Concurrentencijfers hier zijn door derden/leveranciers opgesteld en niet onafhankelijk gecontroleerd.

Openbaarmaking:Benchmarks zijn door de leverancier zelf gerapporteerd bij de lancering (Effort 0.99) en cijfers van derden zijn afkomstig van Artificial Analysis / MarkTechPost / Vellum / BenchLM; geen ervan is onafhankelijk gecontroleerd en cijfers van concurrenten kunnen afwijken van de eigen gerapporteerde cijfers van die leveranciers. Inkling's eigen specificaties zijn afkomstig van de model card van Thinking Machines.

Vergelijking in één oogopslag

Licentie. Inkling: Apache 2.0; GLM 5.2 (Zhipu AI): MIT

Parameters (totaal / actief). Inkling: 975B / 41B (MoE); GLM 5.2 (Zhipu AI): — (niet in onze gegevens)

Contextvenster. Inkling: 1M tokens (256K op gehoste API's); GLM 5.2 (Zhipu AI): — (niet in onze gegevens)

Modaliteiten (in). Inkling: Tekst + afbeelding + audio; GLM 5.2 (Zhipu AI): — (niet in onze data)

Uitvoer. Inkling: Alleen tekst; GLM 5.2 (Zhipu AI): Tekst

Zelf hosten / fine-tunen. Inkling: Ja / ja (Tinker); GLM 5.2 (Zhipu AI): Ja (gewichten beschikbaar) / ja

Gehoste prijs. Inkling: ~$1.87 in / ~$4.68 uit per 1M; GLM 5.2 (Zhipu AI): — (niet in onze gegevens)

We hebben geen gecontroleerde parameter-, context- of prijsgegevens voor GLM 5.2 in onze bronnenset, dus die cellen zijn gemarkeerd met “—” in plaats van geschat.

Winnaar per categorie

Redeneren / kennis (HLE). Winnaar: GLM 5.2; Opmerkingen: 40.1% tegenover 29.7% (geen tools)

Wiskunde (AIME 2026). Winnaar: GLM 5.2; Opmerkingen: 99.2% vs 97.1% — beide dicht bij het maximum

Coding (SWE-bench Verified). Winnaar: GLM 5.2; Opmerkingen: 80.0% vs 77.6%

Agentische terminal (Terminal Bench 2.1). Winnaar: GLM 5.2; Opmerkingen: 82.7 vs 63.8 — de opvallende kloof

Veiligheid (FORTRESS adversarial). Winnaar: Inkling; Opmerkingen: 78.0% tegen 71.3%

Multimodaal / audio. Winnaar: Inkling; Opmerkingen: Natieve audio + afbeeldingsinvoer

Efficiëntie (tokens/taak). Winnaar: Inkling; Opmerkingen: ~25K vs ~43K

Kosten per voltooide taak. Winnaar: Inkling; Opmerkingen: Lager tokenverbruik compenseert prijs per token

Onderlinge benchmarks

De onderstaande tabel gebruikt één consistente bronverzameling (MarkTechPost), zodat de rijen vergelijkbaar zijn. Vet markeert de leider.

HLE (geen hulpmiddelen). Inkling: 29.7%; GLM 5.2: 40.1%; Bron: MarkTechPost

AIME 2026. Inkling: 97,1%; GLM 5.2: 99,2%; Bron: MarkTechPost

SWE-bench Verified. Inkling: 77.6%; GLM 5.2: 80.0%; Bron: MarkTechPost

Terminal Bench 2.1. Inkling: 63.8%; GLM 5.2: 82.7%; Bron: MarkTechPost

FORTRESS (adversarial). Inkling: 78.0%; GLM 5.2: 71.3%; Bron: MarkTechPost

Twee extra “quiet win” rijen komen uit andere bronnen en mogen niet worden vermengd met de hierboven genoemde MarkTechPost-set:

Token efficientie (uitvoertokens/taak, lager is beter). Inkling: ~25K; GLM 5.2: ~43K; Bron: Artificial Analysis / BenchLM

SWE-bench Pro (Openbaar). Inkling: 54.3%; GLM 5.2: 62.1%; Bron: Artificial Analysis / BenchLM

HLE met gereedschappen (apart gehouden van de rij zonder gereedschappen). Inkling: 46.0; GLM 5.2: 54.7; Bron: Vellum

Opmerking: de cijfers van “HLE met tools” zijn afkomstig van Vellum en gebruiken een andere testopstelling dan de MarkTechPost rij zonder tools HLE — beschouw ze niet als dezelfde test. We hebben geen Artificial Analysis Intelligence Index-score voor GLM 5.2 in onze data, dus we rapporteren er geen.

Waar GLM 5.2 wint

GLM 5.2 is, op basis van de cijfers die we hebben, het sterkere ruwe redeneer- en agentische model. Het overtreft Inkling op HLE (40,1% vs 29,7%), AIME 2026 (99,2% vs 97,1%) en SWE-bench Verified (80,0% vs 77,6%). Het meest opvallende verschil is Terminal Bench 2.1, waar GLM 5.2 een score haalt van 82,7 tegen Inkling's 63,8 — een groot, reëel voordeel bij langdurige agentische terminaltaken waarbij een model moet plannen, commando's uitvoeren en fouten herstellen over vele stappen. Op SWE-bench Pro trekt GLM 5.2 (62,1%) opnieuw voor op Inkling (54,3%), en het leidt ook de tool-verrijkte HLE met tools run (54,7 vs 46,0).

Als uw werklast wordt gedomineerd door hard redeneren, wedstrijdwiskunde of agents die een shell of IDE gebruiken tijdens lange sessies, dan is GLM 5.2 de keuze met het hoogste plafond, en het verschil is groot genoeg op de agentische rijen om in productie van belang te zijn.

Waar Inkling wint

Inkling's tegenwicht is niet één enkele benchmark — het zijn de economie en de oppervlakte.

Token-efficiëntie. Inkling voltooit taken in ongeveer 25K uitvoertokens versus GLM’s ~43K. Omdat u per uitvoertoken betaalt, is dat ~1,7x verschil een directe kostenhefboom. Een model dat een paar punten lager scoort maar veel minder tokens gebruikt, kan goedkoper zijn per voltooide taak, zelfs bij dezelfde prijs per token — en vaak ook sneller klaar.

Adversariële robuustheid. Op FORTRESS leidt Inkling met 78.0% tegen 71.3%. Voor adversariële of veiligheidskritische implementaties is dat de rij die het meest telt.

Multimodaliteit. Inkling accepteert native tekst-, beeld- en audio-invoer (VoiceBench 91.4%, MMAU 77.2% op zijn eigen kaart). GLM 5.2 is in onze gegevens een tekstgericht model.

Contextvenster. De gewichten van Inkling ondersteunen tot 1M tokens (256K op gehoste API's) — nuttig voor werk met volledige repositories, lange documenten of lange transcripten.

Licentie. Beide zijn permissief, maar Inkling’s Apache 2.0 is een bekende, patentclausule-inclusieve keuze voor bedrijven; GLM 5.2 gebruikt MIT. Beide zijn prima voor commercieel self-hosting.

Prijzen en kosten (TCO)

Het kerninzicht van de vergelijking tussen Inkling vs GLM 5.2 is dat benchmarkleiderschap en kostenleiderschap niet hetzelfde zijn.

De gewichten van Inkling zijn royaltyvrij om zelf te hosten onder Apache 2.0. Toegang via derden (via de referentieprijzen van Artificial Analysis) kost ongeveer $1.87 per 1M invoertokens en $4.68 per 1M uitvoertokens bij 64K context (ongeveer $3.74 / $9.36 bij 256K), met gecachte invoer rond $0.374 per 1M. We hebben geen gepubliceerde hostingprijzen voor GLM 5.2 in onze bronnen, dus vergelijken we op structuur in plaats van een verzonnen getal.

Hier is waarom de kosten-per-taak invalshoek ertoe doet. Stel dat een taak hetzelfde per-token tarief vereist voor beide modellen. Inkling verbruikt ~25K output tokens; GLM 5.2 verbruikt ~43K. Dat betekent dat GLM 5.2 ongeveer kost 72% meer in output tokens voor dezelfde taak, voordat je zelfs maar rekening houdt met latentie. Dus ook al wint GLM 5.2 de meeste benchmark-rangen, een organisatie die grote volumes routinetaken uitvoert, kan ontdekken dat Inkling een lagere total cost of ownership biedt — het efficiëntievoordeel kan een bescheiden ruwe-score kloof compenseren. De eerlijke vuistregel: gebruik GLM 5.2 waar de extra redeneerruimte de extra tokens waard is; gebruik Inkling waar volume en kosten domineren.

Licentiëring en implementatie

Beide modellen zijn werkelijk open-weight en zelf te hosten:

Inkling — Apache 2.0. Volledige BF16- en NVFP4-checkpoints op Hugging Face. VRAM-tiers: BF16 ~2TB (8×B300 / 16×H200); NVFP4 ~600GB (4×B300 / 8×H200); een Unsloth 1-bit GGUF bestaat voor beperkte configuraties. Gehost op Together AI, Fireworks, Modal, Databricks en Baseten; draait op SGLang, vLLM, TokenSpeed, Unsloth en Hugging Face transformers. Fijnafstemming via Tinker (64K/256K context, 50% lanceringskorting).

GLM 5.2 — MIT. Open gewichten zijn beschikbaar voor commercieel gebruik en self-hosting onder de permissieve MIT-licentie. Specifieke VRAM- en providerdetails bevinden zich niet in onze bronnenset, dus controleer de release van Zhipu AI voor exacte vereisten.

Snelstart voor Inkling met vLLM:

vllm serve thinkingmachines/Inkling --tensor-parallel-size 8

Welke moet je kiezen?

Kies GLM 5.2 als: u de sterkste ruwe redenering en wiskunde wilt, of u langetermijn terminal/agentische workflows bouwt waarbij de voorsprong op Terminal Bench 2.1 en SWE-bench Pro loont. Het is het model met het hogere plafond in dit paar.

Kies Inkling als: u hoge volumes draait en om kosten per voltooide taak geeft, behoefte heeft aan adversarial robuustheid (FORTRESS), audio- of beeldinvoer nodig heeft, of een 1M-token context nodig heeft. Het efficiëntievoordeel is de reden om voorbij een paar benchmarkpunten te kijken.

Overweeg beide te gebruiken: stuur moeilijke redeneertaken en complexe agent-runs naar GLM 5.2, en stuur grote volumes, kostengevoelig of multimodaal verkeer naar Inkling. Een router met twee modellen vangt zowel het plafond van GLM als de efficiëntie van Inkling in één keer.

Voor een diepere blik op Inkling zelf, zie onze Inkling AI model review en de What is Inkling AI? uitleg. Voor andere head-to-head-vergelijkingen, zie Inkling vs Kimi K2.6 en Inkling vs DeepSeek V4 Pro.

Veelgestelde vragen

Is Inkling beter dan GLM 5.2?Het hangt af van de metriek. GLM 5.2 wint de meeste ruwe benchmarkrijen in deze set — HLE, AIME 2026, SWE-bench Verified, en vooral Terminal Bench 2.1. Inkling wint op het gebied van adversarial safety (FORTRESS), tokenefficiëntie, multimodaliteit en contextlengte. Inkling kan "beter" zijn qua kosten per voltooide taak, zelfs waar het lager scoort.

Welke is beter voor programmeren? GLM 5.2 leidt op zowel SWE-bench Verified (80,0% vs 77,6%) als SWE-bench Pro (62,1% vs 54,3%), en zijn voorsprong op Terminal Bench 2.1 (82,7 vs 63,8) is significant voor agentische, meerstapsprogrammering. Voor pure programmeercapaciteit is GLM 5.2 vooruit; voor kostenefficiënt programmeren op grote schaal verkleint Inkling's token-efficiëntie de kloof.

Welke is goedkoper? Inkling is waarschijnlijk goedkoper per voltooide taak. Het gebruikt ongeveer 25K uitvoertokens per taak versus GLM’s ~43K, dus zelfs bij vergelijkbare tarieven per token verbruikt het veel minder factureerbare tokens. Beide zijn royaltyvrij om zelf te hosten (Apache 2.0 voor Inkling, MIT voor GLM 5.2).

Is GLM 5.2 open source? GLM 5.2 is open-weight onder de MIT-licentie, die commercieel gebruik en self-hosting toestaat. Zoals bij alle “open-weight” modellen worden gewichten en licentie vrijgegeven, maar dat is niet identiek aan volledig open source (trainingsgegevens en pijplijn worden niet noodzakelijk gepubliceerd).

Kan ik GLM 5.2 zelf hosten of fine-tunen?Ja. De MIT-gelicentieerde gewichten van GLM 5.2 kunnen zelf worden gehost en gefinetuned. Inkling kan eveneens zelf worden gehost (Apache 2.0) en gefinetuned via Thinking Machines’ Tinker-platform. Specifieke hardwarevereisten voor GLM 5.2 staan niet in ons bronmateriaal — raadpleeg de release van Zhipu AI.

Ondersteunt GLM 5.2 audio of afbeeldingen?Onze bronvermelding bevat geen audio- of afbeeldingsinvoerondersteuning voor GLM 5.2, dus behandelen we het hier als tekstgericht. Inkling accepteert native tekst-, afbeeldings- en audio-invoer, wat een van de duidelijkste voordelen is in deze vergelijking.

Conclusie

GLM 5.2 is de leider in ruwe capaciteit in deze vergelijking, en overtreft Inkling op redeneren, wiskunde en — het meest doorslaggevend — agentische terminalwerk. Maar Inkling antwoordt met ongeveer 1,7x betere tokenefficiëntie, sterkere adversarial safety, native multimodaliteit, een context van 1M tokens en een Apache 2.0-licentie. De praktische conclusie: kies GLM 5.2 wanneer de redeneerlimiet de extra tokens rechtvaardigt, kies Inkling wanneer kosten per voltooide taak en multimodaliteit belangrijk zijn, en overweeg om tussen beide te routeren om het beste van beide te krijgen.