Ling 3.0 Tiny vs Inkling Small: "Small" doet veel werk in deze twee namen

"Tiny" en "Small" klinken als dezelfde maat, en de twee nieuwste modellen die die namen dragen, kunnen niet verder uit elkaar liggen. Ling 3.0 Tiny is een propriëtaire MoE met 7,9 miljard parameters van InclusionAI van Ant Group — ongeveer 1,3B actief per token, vandaag gratis aan te roepen via de eigen API-endpoints, alleen tekst, scoorde 23 op de Artificial Analysis Intelligence Index. Inkling Small is de open-gewichten sparse MoE van Thinking Machines Lab met 276 miljard parameters — 12B actief, Apache 2.0-gewichten op Hugging Face, native tekst-, beeld- en audio-invoer, scoorde 40 op dezelfde index. De ene is in elke echte zin kleiner en is voor een paar centen te huren; de andere is een derde van een biljoen parameters die je kunt downloaden en op je eigen hardware kunt draaien. De namen zijn de valstrik: dit is geen vergelijking van twee kleine modellen, het is een vergelijking van twee totaal verschillende manieren om AI te kopen, waarvan de enige gedeelde marketingbeslissing een verkleinend bijvoeglijk naamwoord is.

Beide verschenen binnen enkele dagen na elkaar in de drukste zomer die de modelmarkt ooit heeft gekend — Inkling Small op 30 juli 2026, Ling 3.0 Tiny op 6 augustus — en beide richten zich op dezelfde koper: een team dat capabele AI wil zonder een budget voor topmodellen. Dit stuk zet uiteen wat elk model daadwerkelijk is, wat de onafhankelijke cijfers zeggen, en waarom de vraag 'welke is beter' in feite de vraag is 'welke wil je bezitten'.

Ling 3.0 Tiny: de gratis API

Ling 3.0 Tiny is een mixture-of-experts redeneermodel met 7,9 miljard parameters in totaal en ruwweg 1,3 miljard actief per token — klein, goedkoop om te bedienen en momenteel scherp geprijsd om klanten aan te trekken. Het heeft een contextvenster van 256K tokens (262K in de commerciële vermeldingen en Artificial Analysis), tot 32K uitvoertokens, native functieaanroep en prompt-caching, met een per-verzoek schakelaar tussen de standaard ingeschakelde "Thinking"-modus en de directe "Instant"-modus. Het is tekst-in, tekst-uit; er is geen beeld- of audiopad.

Het bedrijfsmodel is het opvallende aspect. Het is vermeld als inclusionai/ling-3.0-tiny:free tegen $0 per miljoen tokens aan beide zijden; een tweede gateway draait het gratis tot 8:00 uur PT op 14 augustus 2026, waarna de vermelde tarieven van $0,06 per miljoen invoertokens en $0,18 per miljoen uitvoertokens van toepassing zijn. Voor een API-model is dat een buitengewoon getal — lager dan vrijwel elke vergelijkbare tekstlaag op de markt — en Artificial Analysis heeft het al gedraaid: Intelligence Index 23, gerangschikt op #6 van 56 modellen in zijn klasse tegen een mediaan van 8. Dezelfde run markeerde het als zeer woordrijk, met 210M uitvoertokens versus een mediaan van 63M, wat de verborgen kosten zijn om in gedachten te houden wanneer je de factuur modelleert.

Inkling Small: de open gewichten

Inkling Small is een ander soort model. Het is een sparse mixture-of-experts-transformer met 276B totale parameters en 12B actieve parameters per token — 42 lagen, waarbij elk token naar 6 van de 256 experts plus 2 gedeelde experts wordt gerouteerd — on-policy gedestilleerd van het 975B-vlaggenschip Inkling, en vervolgens extra reinforcement learning op agentic coding gegeven. (De technische specificatie van Artificial Analysis vermeldt 266B totaal; het cijfer van 12B actieve parameters komt overeen, en het verschil verandert de vergelijking niet.) De gewichten staan op Hugging Face onder Apache 2.0, zonder commerciële beperkingen. Het is multimodaal qua invoer — tekst, beeld en audio komen in dezelfde tokenstroom terecht, met uitsluitend tekst als uitvoer — en het wordt geleverd met een vijfstandenknop voor denkinspanning (van minimal tot en met xhigh), zodat dezelfde gewichten licht of zwaar kunnen draaien.

Omdat het om open gewichten gaat, is het toegangsverhaal heel anders. Thinking Machines biedt het aan via zijn Tinker API voor $0,30 / $1,20 per miljoen tokens, met gecachte invoer voor $0,06. Daarnaast is het beschikbaar op twee endpoints van derden voor ongeveer $0,45–$0,50 invoer / $1,20 uitvoer per 1M, met een contextlimiet van 524.288 tokens op die endpoints in plaats van de geadverteerde 1M. Of je downloadt de gewichten zelf — wat neerkomt op 276GB bij 8-bit, een multi-GPU-node, geen workstation, en een kwantisatievraagstuk (de gehoste endpoints leveren fp8; de benchmarks van de leverancier zijn niet op fp8 gemeten).

Het onafhankelijke scorebord

Zet je beide op dezelfde Artificial Analysis-schaal en de capaciteitskloof is ondubbelzinnig. Inkling Small scoort 40 op de Intelligence Index, gerangschikt op #15 van 101 in zijn klasse; Ling 3.0 Tiny scoort 23, gerangschikt op #6 van 56 in zijn (kleinere) klasse. De kloof van 17 punten is ongeveer de afstand tussen 'echt bruikbaar budgetmodel' en 'comfortabel bovengemiddeld voor een tiny model'. De 12B actieve parameters van Inkling Small — bijna tien keer de 1.3B van Ling 3.0 Tiny — komen tot uiting in agentisch werk, long-context retrieval en coderen, de dimensies die de index samenstelt. Ling 3.0 Tiny is uitzonderlijk voor zijn omvang; Inkling Small is simpelweg capabeler, omdat het een fundamenteel groter model is met een kleine naam.

Beide modellen zijn breedsprakig, wat het vermelden waard is omdat het beide facturen beïnvloedt. Artificial Analysis mat dat Ling 3.0 Tiny 210M output-tokens verbruikte tijdens de indexrun (mediaan 63M) en Inkling Small 130M (mediaan 100M). Inkling Small denkt ongeveer 30% meer dan gebruikelijk; Ling 3.0 Tiny denkt meer dan drie keer zoveel als gebruikelijk. Geen van beide is een model dat je implementeert en vergeet in de gaten te houden.

De afmetingen, één regel per stuk:

• Onafhankelijke score — Ling 3.0 Tiny AA Index 23 (#6/56, klassemediaan 8) versus Inkling Small AA Index 40 (#15/101).

• Prijs — Ling 3.0 Tiny gratis, daarna $0,06 / $0,18 per 1M vs Inkling Small $0,30–$0,50 in / $1,20 uit per 1M op gehoste endpoints, of $0 plus je eigen hardware.

• Grootte — 7,9B totaal / ~1,3B actieve MoE, propriëtair versus 276B totaal / 12B actieve sparse MoE, Apache 2.0 open gewichten.

• {{1}}Modaliteit{{/1}} — {{2}}Ling 3.0 Tiny alleen-tekst{{/2}} vs {{3}}Inkling Small tekst-, beeld- en audio-invoer, tekstuitvoer{{/3}}.

• Context — 256K op Ling 3.0 Tiny versus tot 1M geadverteerd / 524K geserveerd op de huidige gehoste endpoints van Inkling Small.

• Eigendom — gesloten API die je huurt vs open gewichten die je kunt bezitten, fine-tunen op Tinker, of zelf draaien op een multi-GPU-node.

Wat elk je daadwerkelijk kost

Het prijsverschil is niet het interessante getal; het eigendomsverschil is het wel. Ling 3.0 Tiny is een dienst met verbruiksmeting: een week gratis, daarna voor altijd $0,06 / $0,18 per miljoen tokens, ongeacht de concurrency waarmee je draait, met een uitvoerigheidsbelasting die de effectieve outputkosten vermenigvuldigt. Inkling Small heeft twee prijskaartjes: een gehuurd exemplaar — rond $0,50 / $1,20 per miljoen op endpoints van derden, of $0,30 / $1,20 voor first-party — en een gekocht exemplaar, wat een serieuze hardware-aankoop en de engineeringtijd om 276B parameters te serveren inhoudt. Uit de metingen van Artificial Analysis komt voor Inkling Small een gewogen prijs naar voren van rond $0,22 per 1M tokens en ruwweg $0,07 per taak op de intelligentie-index, waardoor het voor wat het levert echt goedkoop is om als API te draaien. Maar de optie met open gewichten heeft na de trainings- en hostingfactuur helemaal geen meter, wat dezelfde logica is die mensen naar een 2.6B-checkpoint trekt en veel moeilijker te rechtvaardigen is bij 276B.

Er zijn ook beperkingen verbonden aan het open model die een specificatieblad niet vermeldt. De kaart van Inkling Small beveelt audio-inputs van minder dan twee minuten aan, tegenover minder dan twintig voor het vlaggenschip — een tienvoudige reductie als je over vergaderingen redeneert. Geen van beide gehoste endpoints adverteert momenteel response_format (schema-afgedwongen JSON), wat ertoe doet als je pijplijn afhankelijk is van gestructureerde uitvoer. En de adversarial robuustheid volgens de eigen cijfers van het lab (71,6% op FORTRESS adversarial) is een reden om na te denken voordat je het achter een openbaar tekstvak plaatst. Ling 3.0 Tiny, als API zonder gewichten, heeft geen van deze self-hosting-kwesties — je neemt wat het endpoint serveert.

Welke "kleine" is geschikt voor jouw probleem?

Kies Ling 3.0 Tiny wanneer je de goedkoopste capabele tekstredenering wilt die je kunt huren, je geen afbeeldingen hoeft te zien of audio te horen, je een onafhankelijk gescoord model waardeert dat je deze week gratis kunt uitproberen, en je akkoord gaat met een factuur op basis van verbruik en een woordrijk model. Kies Inkling Small wanneer je de capaciteit nodig hebt — echte multimodale invoer, 12B actieve parameters van agentische kracht, een indexscore die 17 punten hoger is — of wanneer je specifiek open gewichten wilt die je kunt bezitten, verfijnen, of volledig van een leverancier kunt weghalen. Kies het vanwege de modaliteit en de indexscore, niet vanwege de naam.

Een eerlijke noot over het huren ervan

Geen van deze modellen staat op OrcaRouter, en we gaan niet het tegendeel suggereren. Ling 3.0 Tiny wordt aangeboden via eigen gratis endpoints; Inkling Small draait op de Tinker API van Thinking Machines, endpoints van derden, of je eigen GPU-node. Waar OrcaRouter in deze specifieke vergelijking nuttig voor is, is alles eromheen: de frontier-modellen en modellen uit het middensegment waartegen je zult benchmarken, en de modellen waar je naartoe routeert wanneer de goedkope laag geen headroom meer heeft. Wanneer het gratis venster van Ling 3.0 Tiny sluit of een gratis endpoint te maken krijgt met rate-limiting, is de uitweg een gehoste budgetlaag — Qwen 3.7 Flash voor $0,03 / $0,13, Gemini 3.5 Flash-Lite voor $0,30 / $2,50, en 200+ andere modellen achter één OpenAI-compatibele sleutel met 0% opslag, zodat de catalogusprijs van de aanbieder de prijs is, met automatische failover zodat een benchmarkrun of een productiepad niet strandt op een slecht uur van één aanbieder. Inkling Small, met open gewichten, is de enige kant van deze vergelijking die een router nooit voor je zal hosten — en de enige kant waar dat juist de bedoeling is.

Vonnis

De twee namen beschrijven de marketingintentie, niet de grootte. Ling 3.0 Tiny is werkelijk tiny en werkelijk goedkoop — de beste gratis proefperiode van deze maand in de budgetcategorie, met een eerlijke maar bescheiden onafhankelijke score en een teller die op 14 augustus begint te lopen. Inkling Small is een 276B-model met een kleine naam — tien keer zoveel actieve parameters, zeventien indexpunten hoger, native multimodaal, en open gewichten die je daadwerkelijk kunt bezitten. Als je de goedkoopste capabele tekstredenering wilt huren, neem dan Ling 3.0 Tiny en geniet van de gratis week. Als je een model wilt dat je kunt bezitten, fine-tunen en zelf draaien — of een dat kan horen en zien — dan is "Small" niet het juiste woord voor wat je nodig hebt.