Inkling vs GLM 5.2: Który model z otwartymi wagami wygrywa pod względem wyniku, a który pod względem kosztów?
Inkling kontra GLM 5.2{{1}}Inkling kontra GLM 5.2{{/1}} to jedno z bardziej odkrywczych starć w obecnej fali wydań modeli o otwartych wagach, ponieważ te dwa modele optymalizują pod kątem różnych rzeczy. GLM 5.2, od Zhipu AI, jest liderem w zakresie agentowego terminalu i wnioskowania w tym zestawie porównawczym – osiąga najlepsze wyniki w najtrudniejszych zadaniach wymagających wnioskowania i długoterminowego kodowania. Inkling, pierwszy model z Thinking Machines Lab Miry Murati, odpowiada znacznie lepszą wydajnością tokenów, odpornością na ataki, natywnym wejściem audio i multimodalnym, oknem kontekstowym o pojemności 1 miliona tokenów i licencją Apache 2.0. Ten artykuł uczciwie porównuje oba modele i dowodzi, że surowe różnice w benchmarkach nie zawsze przekładają się na wyższe koszty w rzeczywistych zastosowaniach.
Stan na: 2026-07-16, jeden dzień po premierze Inklinga. Wszystkie dane pochodzą z poniższych źródeł i są im przypisane; żadne z nich nie zostały niezależnie zweryfikowane.
Uwaga dla budowniczych: nie ma tutaj sprawdzonych testów porównawczych head-to-head, więc to porównuje modele i dostęp, a nie wyniki. OrcaRouter kieruje dostępne przez API modele za pojedynczym punktem końcowym zgodnym z OpenAI, co pozwala testować i porównywać Inkling i GLM 5.2 bez łączenia wielu zestawów SDK.
Podsumowanie: Wybierz GLM 5.2 jeśli chcesz najwyższych surowych wyników w rozumowaniu, matematyce i pracy w terminalu agenta, a twój budżet może udźwignąć jego wyższe zużycie tokenów. Wybierz Inkling jeśli koszt na ukończone zadanie, bezpieczeństwo przed atakami, wejście audio/wielomodalne lub kontekst 1M tokenów są dla ciebie ważniejsze niż bycie na szczycie rankingu.
Jedno zdanie: GLM 5.2 wygrywa większość wierszy benchmarków; Inkling wciąż może wygrać fakturę, ponieważ wykonuje zadania przy około 25K tokenach wyjściowych w porównaniu do ~43K GLM.
Najważniejsze wnioski
GLM 5.2 prowadzi w wierszach dotyczących rozumowania/agentów: HLE, AIME 2026, SWE‑bench Verified i – z dużą przewagą – Terminal Bench 2.1.
Inkling prowadzi w dziedzinie bezpieczeństwa adwersarskiego: FORTRESS 78.0% vs 71.3%.
Głównym argumentem Inklinga jest wydajność: ~25K tokenów wyjściowych na zadanie w porównaniu z ~43K GLM — mniej więcej 1,7-krotna różnica, która bezpośrednio przekłada się na koszt.
Oba mają otwarte wagi: Inkling jest na licencji Apache 2.0; GLM 5.2 jest na MIT. Oba pozwalają na użytek komercyjny i samodzielne hostowanie.
Inkling dodaje modalność i kontekst: natywne wejście tekstowe, obrazowe i audio oraz okno kontekstowe o rozmiarze do 1M tokenów.
Zastrzeżenie: liczby konkurencji tutaj są przedstawione przez strony trzecie/dostawców i nie zostały niezależnie sprawdzone.
Ujawnienie:Benchmarki są dostarczane przez dostawców samodzielnie w momencie premiery (Effort 0.99), a dane stron trzecich pochodzą od Artificial Analysis / MarkTechPost / Vellum / BenchLM; żadne z nich nie są niezależnie audytowane, a liczby konkurencji mogą różnić się od danych podawanych przez tych dostawców. Własne specyfikacje Inkling pochodzą z karty modelu Thinking Machines.
Szybkie porównanie
Licencja. Inkling: Apache 2.0; GLM 5.2 (Zhipu AI): MIT
Parametry (ogółem / aktywne). Inkling: 975B / 41B (MoE); GLM 5.2 (Zhipu AI): — (nie w naszych danych)
Okno kontekstowe. Inkling: 1M tokenów (256K na hostowanych API); GLM 5.2 (Zhipu AI): — (nie w naszych danych)
Modalności (wejściowe). Inkling: Tekst + obraz + dźwięk; GLM 5.2 (Zhipu AI): — (nie w naszych danych)
Wynik. Inkling: Tylko tekst; GLM 5.2 (Zhipu AI): Tekst
Samodzielne hostowanie / dostrajanie. Inkling: Tak / tak (Tinker); GLM 5.2 (Zhipu AI): Tak (wagi dostępne) / tak
Cena hostowana. Inkling: ~$1,87 wejście / ~$4,68 wyjście na 1M; GLM 5.2 (Zhipu AI): — (nie w naszych danych)
Nie mamy w naszym zbiorze źródłowym audytowanych danych dotyczących parametrów, kontekstu ani cen dla GLM 5.2, więc te komórki są oznaczone „—” zamiast być odgadywane.
Zwycięzca według kategorii
Rozumowanie / wiedza (HLE). Zwycięzca: GLM 5.2; Uwagi: 40.1% vs 29.7% (bez narzędzi)
Matematyka (AIME 2026). Zwycięzca: GLM 5.2; Uwagi: 99.2% vs 97.1% — oba blisko sufitu
Kodowanie (SWE-bench Verified). Zwycięzca: GLM 5.2; Uwagi: 80.0% vs 77.6%
Terminal agentyczny (Terminal Bench 2.1). Zwycięzca: GLM 5.2; Uwagi: 82.7 vs 63.8 — główna różnica
Bezpieczeństwo (FORTRESS adversarial). Zwycięzca: Inkling; Uwagi: 78.0% vs 71.3%
Multimodalne / audio. Zwycięzca: Inkling; Uwagi: Natywne wejście audio i obrazu
Wydajność (tokenów/zadanie). Zwycięzca: Inkling; Uwagi: ~25K vs ~43K
Koszt za ukończone zadanie. Zwycięzca: Inkling; Uwagi: Niższe zużycie tokenów rekompensuje cenę za token
Porównawcze benchmarki
Poniższa tabela korzysta z jednego spójnego zestawu źródeł (MarkTechPost), dlatego wiersze są porównywalne. Pogrubienie oznacza lidera.
HLE (bez narzędzi). Inkling: 29.7%; GLM 5.2: 40.1%; Źródło: MarkTechPost
AIME 2026. Inkling: 97.1%; GLM 5.2: 99.2%; Źródło: MarkTechPost
SWE-bench Verified. Inkling: 77.6%; GLM 5.2: 80.0%; Źródło: MarkTechPost
Terminal Bench 2.1. Inkling: 63,8%; GLM 5.2: 82,7%; Źródło: MarkTechPost
FORTRESS (adwersarialny). Inkling: 78.0%; GLM 5.2: 71.3%; Źródło: MarkTechPost
Dwa dodatkowe wiersze „quiet win” pochodzą z innych źródeł i nie powinny być mieszane z zestawem MarkTechPost powyżej:
Wydajność tokenów (tokeny wyjściowe/zadanie, niższe jest lepsze). Inkling: ~25K; GLM 5.2: ~43K; Źródło: Artificial Analysis / BenchLM
SWE-bench Pro (Public). Inkling: 54.3%; GLM 5.2: 62.1%; Źródło: Artificial Analysis / BenchLM
HLE z narzędziami (oddzielony od wiersza bez narzędzi). Inkling: 46.0; GLM 5.2: 54.7; Źródło: Vellum
Uwaga: dane „HLE z narzędziami” pochodzą z Vellum i wykorzystują inne oprzyrządowanie niż wiersz HLE bez narzędzi z MarkTechPost — nie należy interpretować ich jako tego samego testu. W naszych danych nie mamy wyniku Artificial Analysis Intelligence Index dla GLM 5.2, dlatego go nie podajemy.
Gdzie GLM 5.2 wygrywa
GLM 5.2, według posiadanych danych, jest silniejszym modelem surowego rozumowania i działania agentowego. Wyprzedza Inklinga wHLE (40.1% vs 29.7%), AIME 2026 (99.2% vs 97.1%), i SWE-bench Verified (80.0% vs 77.6%). Najbardziej uderzająca różnica dotyczy Terminal Bench 2.1, gdzie GLM 5.2 uzyskuje 82.7 wobec 63.8 Inklinga — duża, rzeczywista przewaga w długoterminowych zadaniach terminalowych, gdzie model musi planować, wykonywać polecenia i radzić sobie z błędami przez wiele kroków. W SWE-bench Pro, GLM 5.2 (62.1%) ponownie wyprzedza Inklinga (54.3%), a także prowadzi w uruchomieniu wspomaganym narzędziami HLE with tools uruchomienie (54.7 vs 46.0).
Jeśli Twoje obciążenie pracą zdominowane jest przez twarde rozumowanie, matematykę konkursową lub agentów, którzy operują powłoką lub IDE przez długie sesje, to GLM 5.2 jest wyborem o wyższym pułapie, a różnica w wierszach agentowych jest wystarczająco duża, aby miała znaczenie w produkcji.
Gdzie Inkling wygrywa
Wskaźnik Inklinga nie jest pojedynczym benchmarkiem — to ekonomia i powierzchnia.
Wydajność tokenów. Inkling wykonuje zadania przy użyciu około 25K tokenów wyjściowych, podczas gdy GLM używa ~43K. Ponieważ płacisz za każdy token wyjściowy, ta ~1,7-krotna różnica jest bezpośrednią dźwignią kosztów. Model, który osiąga nieco niższe wyniki, ale zużywa znacznie mniej tokenów, może być tańszy na ukończone zadanie, nawet przy tej samej cenie za token — i często kończy szybciej.
Odporność na ataki adversarialne. Na FORTRESS, Inkling prowadzi 78.0% do 71.3%. W przypadku wdrożeń związanych z bezpieczeństwem lub wymagających odporności na ataki, to ten wiersz ma największe znaczenie.
Multimodalność. Inkling akceptuje natywnie tekst, obrazy i dźwięk (VoiceBench 91.4%, MMAU 77.2% na własnej karcie). GLM 5.2 w naszych danych to model zorientowany na tekst.
Okno kontekstowe. Wagi Inkling obsługują do 1M tokenów (256K na hostowanych API) — przydatne do pracy z całym repozytorium, długimi dokumentami lub długimi transkryptami.
Licencjonowanie. Oba są permisywne, ale Apache 2.0 Inklinga to znany wybór dla przedsiębiorstw, obejmujący klauzulę patentową; GLM 5.2 używa MIT. Oba nadają się do komercyjnego self-hostingu.
Ceny i koszty (TCO)
Głównym spostrzeżeniem z porównania Inkling vs GLM 5.2 jest to, że liderstwo w benchmarkach i przywództwo kosztowe to nie to samo.
Wagi Inklinga są wolne od opłat do samodzielnego hostowania na licencji Apache 2.0. Dostęp hostowany przez strony trzecie (w oparciu o ceny referencyjne Artificial Analysis) kosztuje około 1,87 USD za 1M tokenów wejściowych i 4,68 USD za 1M tokenów wyjściowych przy kontekście 64K (z grubsza 3,74 USD / 9,36 USD przy 256K), z wejściem z pamięci podręcznej blisko 0,374 USD za 1M. Nie mamy opublikowanych cen hostowanych dla GLM 5.2 w naszym zbiorze źródłowym, więc porównujemy na podstawie struktury, a nie zmyślonej liczby.
Oto dlaczego kwestia kosztu na zadanie ma znaczenie. Załóżmy, że zadanie wymaga tej samej stawki na token dla obu modeli. Inkling zużywa ~25 tys. tokenów wyjściowych; GLM 5.2 zużywa ~43 tys. Oznacza to, że GLM 5.2 kosztuje mniej więcej 72% więcej tokenów wyjściowych za to samo zadanie, zanim w ogóle uwzględnisz opóźnienie. Tak więc, mimo że GLM 5.2 wygrywa w większości wierszy benchmarków, organizacja realizująca duże wolumeny rutynowych zadań może stwierdzić, że Inkling zapewnia niższy całkowity koszt posiadania — przewaga wydajności może zrekompensować niewielką różnicę w surowym wyniku. Uczciwa zasada: używaj GLM 5.2 tam, gdzie dodatkowy margines rozumowania jest wart dodatkowych tokenów; używaj Inkling tam, gdzie dominują wolumen i koszt.
Licencjonowanie i wdrażanie
Oba modele są naprawdę open-weight i samodzielnie hostowalne:
Inkling — Apache 2.0. Pełne punkty kontrolne BF16 i NVFP4 na Hugging Face. Poziomy VRAM: BF16 ~2TB (8×B300 / 16×H200); NVFP4 ~600GB (4×B300 / 8×H200); istnieje wersja Unsloth 1-bit GGUF dla ograniczonych konfiguracji. Hostowane na Together AI, Fireworks, Modal, Databricks i Baseten; działa na SGLang, vLLM, TokenSpeed, Unsloth i Hugging Face transformers. Dostrajanie za pomocą Tinker (kontekst 64K/256K, 50% zniżki przy premierze).
GLM 5.2 — MIT.Otwarte wagi są dostępne do użytku komercyjnego i samodzielnego hostowania pod liberalną licencją MIT. Szczegółowe informacje dotyczące VRAM i dostawcy nie znajdują się w naszym zbiorze źródłowym, więc sprawdź wersję Zhipu AI, aby poznać dokładne wymagania.
Szybki start z Inkling i vLLM:
uruchom vllm serwujący thinkingmachines/Inkling --tensor-parallel-size 8
Który wybrać?
Wybierz GLM 5.2, jeśli: chcesz najsilniejszego surowego rozumowania i matematyki, lub budujesz długoterminowe terminalowe/agentowe przepływy pracy, w których jego wyniki na Terminal Bench 2.1 i SWE-bench Pro opłacają się. Jest to model o wyższym pułapie w tej parze.
Wybierz Inkling, jeśli: prowadzisz duże wolumeny i dbasz o koszt na ukończone zadanie, potrzebujesz odporności na ataki (FORTRESS), wymagasz wprowadzania dźwięku lub obrazu, albo potrzebujesz kontekstu o 1M tokenów. Jego przewaga wydajnościowa jest powodem, aby spojrzeć poza kilka punktów porównawczych.
Rozważ uruchomienie obu: kieruj trudne rozumowanie i złożone przebiegi agenta do GLM 5.2, a wysyłaj ruch o dużej objętości, wrażliwy na koszty lub multimodalny do Inkling. Router dwumodelowy przechwytuje jednocześnie górną granicę GLM i wydajność Inkling.
Aby przyjrzeć się bliżej samemu Inkling, zobacz naszą recenzję modelu Inkling AI oraz wyjaśnienie „Czym jest Inkling AI?”. W przypadku innych porównań bezpośrednich, zobacz Inkling vs Kimi K2.6 oraz Inkling vs DeepSeek V4 Pro.
Często zadawane pytania
Czy Inkling jest lepszy od GLM 5.2?To zależy od metryki. GLM 5.2 wygrywa większość surowych wierszy benchmarków w tym zestawie — HLE, AIME 2026, SWE-bench Verified, a zwłaszcza Terminal Bench 2.1. Inkling wygrywa w zakresie bezpieczeństwa adwersarialnego (FORTRESS), wydajności tokenowej, multimodalności i długości kontekstu. Inkling może być “lepszy” pod względem kosztu na ukończone zadanie, nawet jeśli uzyskuje niższe wyniki.
Co jest lepsze do kodowania? GLM 5.2 prowadzi zarówno w SWE-bench Verified (80,0% vs 77,6%), jak i SWE-bench Pro (62,1% vs 54,3%), a jego przewaga w Terminal Bench 2.1 (82,7 vs 63,8) jest znacząca dla agentowego, wieloetapowego kodowania. Jeśli chodzi o surową zdolność kodowania, GLM 5.2 jest przed; dla opłacalnego kodowania na dużą skalę, efektywność tokenów Inkling zawęża różnicę.
Która jest tańsza?Inkling jest prawdopodobnie tańszy na wykonane zadanie. Zużywa około 25 tysięcy tokenów wyjściowych na zadanie, podczas gdy GLM zużywa ~43K, więc nawet przy podobnych stawkach za token, zużywa znacznie mniej tokenów podlegających rozliczeniu. Oba są wolne od opłat licencyjnych do samodzielnego hostowania (Apache 2.0 dla Inkling, MIT dla GLM 5.2).
Czy GLM 5.2 jest open source? GLM 5.2 jest modelem open-weight na licencji MIT, która zezwala na użytek komercyjny i samodzielne hostowanie. Jak w przypadku wszystkich modeli „open-weight”, wagi i licencja są udostępniane, ale nie jest to tożsame z pełnym open source (dane treningowe i pipeline nie są koniecznie publikowane).
Czy mogę samodzielnie hostować lub dostrajać GLM 5.2? Tak. Wagi GLM 5.2 na licencji MIT mogą być samodzielnie hostowane i dostrajane. Inkling również może być samodzielnie hostowany (Apache 2.0) i dostrajany za pomocą platformy Tinker od Thinking Machines. Konkretne wymagania sprzętowe GLM 5.2 nie znajdują się w naszym zestawie źródłowym — sprawdź wydanie Zhipu AI.
Czy GLM 5.2 obsługuje dźwięk lub obrazy? Nasz zestaw źródeł nie wymienia obsługi wejścia dźwięku ani obrazu dla GLM 5.2, więc traktujemy go tutaj jako zorientowany na tekst. Inkling natywnie akceptuje wejście tekstu, obrazu i dźwięku, co jest jedną z jego najwyraźniejszych zalet w tym porównaniu.
Podsumowanie
GLM 5.2 to lider surowej wydajności w tym zestawieniu, przewyższając Inkling w zakresie wnioskowania, matematyki i – co najbardziej decydujące – autonomicznej pracy terminalowej. Jednak Inkling odpowiada około 1,7x lepszą wydajnością tokenów, silniejszym zabezpieczeniem przed atakami, natywną multimodalnością, kontekstem o pojemności 1 miliona tokenów i licencją Apache 2.0. Praktyczny wniosek: wybierz GLM 5.2, gdy pułap wnioskowania uzasadnia dodatkowe tokeny; wybierz Inkling, gdy liczy się koszt na wykonane zadanie i multimodalność; rozważ routing między nimi, aby czerpać korzyści z obu.
