Inkling против GLM 5.2: Какая модель с открытыми весами побеждает по баллам, а какая — по стоимости?
Inkling против GLM 5.2 является одним из наиболее показательных противостояний в текущей волне релизов с открытым весом, поскольку эти две модели оптимизированы для разных целей. GLM 5.2 от Zhipu AI является лидером по агент-терминалам и рассуждению в этом наборе сравнений — он демонстрирует самые высокие результаты в самых сложных задачах рассуждения и долгосрочных задачах программирования. Inkling, первая модель от лаборатории Thinking Machines Lab Миры Мурати, отвечает значительно лучшей эффективностью токенов, устойчивостью к состязательным атакам, нативным аудио и мультимодальным вводом, окном контекста в 1 миллион токенов и лицензией Apache 2.0. Эта статья честно сравнивает обе модели и утверждает, что сырые разрывы в бенчмарках не всегда приводят к более высокой реальной стоимости.
По состоянию на: 2026-07-16, через один день после запуска Inkling. Все цифры имеют источники и указаны ниже; ни одна из них не была независимо проверена.
Примечание для разработчиков: здесь нет проверенных прямых сравнительных тестов, поэтому это сравнение относится к моделям и доступу, а не к баллам. OrcaRouter маршрутизирует модели, доступные через API, через единую совместимую с OpenAI конечную точку, так что вы можете опробовать и сравнивать Inkling и GLM 5.2 без настройки нескольких SDK.
Краткий вердикт: Выбирайте GLM 5.2,если вам нужны самые высокие баллы по логике, математике и работе с терминалом, и ваш бюджет может выдержать его более высокое потребление токенов.Выбирайте Inkling,если стоимость за выполненную задачу, безопасность от атак, аудио/мультимодальный ввод или контекст в 1 миллион токенов для вас важнее, чем лидерство в рейтинге.
Кратко: GLM 5.2 побеждает в большинстве строк бенчмарков; Inkling всё ещё может выиграть счёт, потому что завершает задачи примерно за 25 тысяч выходных токенов по сравнению с ~43K у GLM.
Основные выводы
GLM 5.2 лидирует в категориях reasoning/agentic: HLE, AIME 2026, SWE-bench Verified и — с большим отрывом — Terminal Bench 2.1.
Inkling лидирует в области состязательной безопасности: FORTRESS 78.0% vs 71.3%.
Главный аргумент Inkling — это эффективность: ~25K выходных токенов на задачу против ~43K у GLM — разница примерно в 1.7x, которая напрямую влияет на стоимость.
Обе имеют открытые веса: Inkling имеет лицензию Apache 2.0; GLM 5.2 — MIT. Обе разрешают коммерческое использование и самостоятельное размещение.
Inkling добавляет модальность и контекст: нативный ввод текста, изображений и аудио и контекстное окно до 1M токенов.
Предупреждение: цифры конкурентов здесь представлены третьими лицами/поставщиками и не прошли независимую проверку.
Раскрытие информации: Бенчмарки предоставлены вендором самостоятельно на момент запуска (Effort 0.99), данные третьих сторон взяты из Artificial Analysis / MarkTechPost / Vellum / BenchLM; ни один из них не прошел независимый аудит, и показатели конкурентов могут отличаться от собственных заявленных цифр этих вендоров. Собственные спецификации Inkling взяты из карточки модели Thinking Machines.
Беглое сравнение
Лицензия. Inkling: Apache 2.0; GLM 5.2 (Zhipu AI): MIT
Параметры (всего / активные). Inkling: 975B / 41B (MoE); GLM 5.2 (Zhipu AI): — (не в наших данных)
Окно контекста. Inkling: 1M токенов (256K на хостированных API); GLM 5.2 (Zhipu AI): — (не в наших данных)
Модальности (в). Inkling: Текст + изображение + аудио; GLM 5.2 (Zhipu AI): — (нет в наших данных)
Вывод. Inkling: Только текст; GLM 5.2 (Zhipu AI): Текст
Самостоятельное размещение / точная настройка. Inkling: Да / да (Tinker); GLM 5.2 (Zhipu AI): Да (веса доступны) / да
Цена размещения. Inkling: ~$1.87 вход / ~$4.68 выход за 1M; GLM 5.2 (Zhipu AI): — (не в наших данных)
У нас нет проверенных параметров, контекста или ценовых показателей для GLM 5.2 в нашем исходном наборе, поэтому эти ячейки отмечены “—”, а не предположены.
Победитель по категории
Рассуждение / знание (HLE). Победитель: GLM 5.2; Примечания: 40.1% против 29.7% (без инструментов)
Математика (AIME 2026). Победитель: GLM 5.2; Примечания: 99.2% против 97.1% — оба близки к потолку
Кодирование (SWE-bench Verified). Победитель: GLM 5.2; Примечания: 80.0% против 77.6%
Агентный терминал (Terminal Bench 2.1). Победитель: GLM 5.2; Примечания: 82.7 против 63.8 — основной разрыв
Безопасность (FORTRESS adversarial). Победитель: Inkling; Примечания: 78.0% против 71.3%
Мультимодальный / аудио. Победитель: Inkling; Примечания: Нативный ввод аудио и изображений
Эффективность (токены/задача). Победитель: Inkling; Примечания: ~25K vs ~43K
Стоимость за выполненную задачу. Победитель: Inkling; Примечания: Более низкое использование токенов компенсирует цену за токен
Сравнительные бенчмарки
В таблице ниже используется один согласованный набор источников (MarkTechPost), поэтому строки сопоставимы. Жирным шрифтом выделен лидер.
HLE (без инструментов). Inkling: 29.7%; GLM 5.2: 40.1%; Источник: MarkTechPost
AIME 2026. Inkling: 97.1%; GLM 5.2: 99.2%; Источник: MarkTechPost
SWE-bench Verified. Inkling: 77.6%; GLM 5.2: 80.0%; Источник: MarkTechPost
Terminal Bench 2.1. Inkling: 63.8%; GLM 5.2: 82.7%; Источник: MarkTechPost
FORTRESS (состязательная). Inkling: 78.0%; GLM 5.2: 71.3%; Источник: MarkTechPost
Две дополнительные строки “тихих побед” поступают из других источников и не должны смешиваться с набором MarkTechPost выше:
Эффективность токенов (выходные токены/задача, чем меньше, тем лучше). Inkling: ~25K; GLM 5.2: ~43K; Источник: Artificial Analysis / BenchLM
SWE-bench Pro (Public). Inkling: 54.3%; GLM 5.2: 62.1%; Источник: Artificial Analysis / BenchLM
HLE с инструментами (отдельно от строки без инструментов). Inkling: 46.0; GLM 5.2: 54.7; Источник: Vellum
Примечание: показатели «HLE с инструментами» взяты из Vellum и используют другой набор инструментов, чем строка MarkTechPost без инструментов HLE — не воспринимайте их как один и тот же тест. У нас нет показателей индекса Artificial Analysis Intelligence для GLM 5.2 в наших данных, поэтому мы их не приводим.
Где GLM 5.2 выигрывает
GLM 5.2 является, на основе имеющихся у нас данных, более сильной моделью для сырых рассуждений и агентных задач. Она опережает Inkling по HLE (40.1% против 29.7%), AIME 2026 (99.2% против 97.1%), и SWE-bench Verified (80.0% против 77.6%). Самый значительный разрыв наблюдается в Terminal Bench 2.1, где GLM 5.2 набирает 82.7 против 63.8 у Inkling — большое реальное преимущество в долгосрочных агентных терминальных задачах, где модель должна планировать, выполнять команды и восстанавливаться после ошибок на многих шагах. По SWE-bench Pro, GLM 5.2 (62.1%) снова опережает Inkling (54.3%), а также лидирует в инструментально-дополненном HLE with tools запуске (54.7 против 46.0).
Если ваша рабочая нагрузка в основном состоит из сложных рассуждений, олимпиадной математики или агентов, которые работают в оболочке или IDE в течение длительных сессий, то GLM 5.2 — это выбор с более высоким потолком, и разрыв на агентных строках достаточно велик, чтобы иметь значение в производстве.
Где Inkling побеждает
Контраргумент Inkling — это не единый бенчмарк, а экономика и площадь поверхности.
Эффективность токенов. Inkling выполняет задачи примерно за 25K выходных токенов, тогда как GLM — за ~43K. Поскольку вы платите за выходной токен, разница в ~1,7x является прямым рычагом затрат. Модель, которая набирает немного меньше баллов, но использует гораздо меньше токенов, может быть дешевле за выполненную задачу даже при той же цене за токен — и к тому же часто завершает её быстрее.
Устойчивость к состязательным атакам. На FORTRESS, Inkling лидирует 78.0% против 71.3%. Для состязательных или критичных по безопасности развертываний это самая важная строка.
Мультимодальность. Inkling изначально принимает текст, изображения и аудиовход (VoiceBench 91.4%, MMAU 77.2% на собственной карте). GLM 5.2 в наших данных является текстоориентированной моделью.
Контекстное окно. Веса Inkling поддерживают до 1M токенов (256K на хостинговых API) — полезно для работы с целым репозиторием, длинными документами или длинными транскриптами.
Лицензирование. Обе лицензии являются разрешительными, но Apache 2.0 от Inkling — это привычный выбор для предприятий, включающий патентные оговорки; GLM 5.2 использует MIT. Обе подходят для коммерческого самостоятельного хостинга.
Ценообразование и стоимость (TCO)
Основная идея сравнения Inkling и GLM 5.2 заключается в том, что лидерство по тестам и лидерство по стоимости — это не одно и то же.
Веса Inkling являются бесплатными для самостоятельного хостинга под лицензией Apache 2.0. Доступ через сторонние хостинги (по справочным ценам Artificial Analysis) составляет примерно 1,87 доллара за 1 миллион входных токенов и 4,68 доллара за 1 миллион выходных токенов при контексте 64K (примерно 3,74 / 9,36 доллара при 256K), с кэшированным вводом около 0,374 доллара за 1 млн. У нас нет опубликованных цен на хостинг для GLM 5.2 в нашем наборе источников, поэтому мы сравниваем по структуре, а не по вымышленному числу.
Вот почему важна стоимость в расчете на задачу. Предположим, что задача требует одинаковой ставки за токен на обеих моделях. Inkling расходует ~25K выходных токенов; GLM 5.2 расходует ~43K. Это означает, что GLM 5.2 стоит примерно на 72% больше выходных токенов за ту же работу, не говоря уже о задержке. Поэтому, хотя GLM 5.2 выигрывает по большинству строк бенчмарков, организация, выполняющая большие объемы рутинных задач, может обнаружить, что Inkling обеспечивает более низкую совокупную стоимость владения — преимущество в эффективности может компенсировать небольшой разрыв в сырых показателях. Честное правило: используйте GLM 5.2 там, где дополнительный запас рассуждений стоит дополнительных токенов; используйте Inkling там, где преобладают объем и стоимость.
Лицензирование и развертывание
Обе модели действительно имеют открытые веса и могут быть развернуты самостоятельно:
Inkling — Apache 2.0. Полные контрольные точки BF16 и NVFP4 на Hugging Face. Уровни VRAM: BF16 ~2TB (8×B300 / 16×H200); NVFP4 ~600GB (4×B300 / 8×H200); существует GGUF-версия Unsloth 1-bit для ограниченных конфигураций. Размещено на Together AI, Fireworks, Modal, Databricks и Baseten; работает на SGLang, vLLM, TokenSpeed, Unsloth и Hugging Face transformers. Тонкая настройка через Tinker (контекст 64K/256K, скидка 50% при запуске).
GLM 5.2 — MIT.Открытые веса доступны для коммерческого использования и самостоятельного размещения под разрешительной лицензией MIT. Конкретные детали по VRAM и провайдеру отсутствуют в нашем исходном наборе, поэтому проверьте релиз Zhipu AI для получения точных требований.
Быстрый старт с Inkling и vLLM:
vllm serve thinkingmachines/Inkling --tensor-parallel-size 8
Что вам следует выбрать?
Выберите GLM 5.2, если: вам нужны самые сильные сырые рассуждения и математика, или вы создаете долгосрочные терминальные/агентские рабочие процессы, где его лидирующие результаты в Terminal Bench 2.1 и SWE-bench Pro окупаются. Это модель с более высоким потенциалом в этой паре.
Выберите Inkling, если: вы обрабатываете большие объемы и обращаете внимание на стоимость за выполненную задачу, нуждаетесь в устойчивости к атакам (FORTRESS), требуете ввода аудио или изображений, или вам нужен контекст в 1M токенов. Его преимущество в эффективности — вот почему стоит не обращать внимания на несколько показателей бенчмарков.
Рассмотрите возможность запуска обоих: направляйте сложные рассуждения и запуски сложных агентов на GLM 5.2, а высокообъемный, чувствительный к стоимости или мультимодальный трафик отправляйте на Inkling. Двухмодельный маршрутизатор одновременно использует потолок GLM и эффективность Inkling.
Для более глубокого изучения самого Inkling, см. наш обзор модели Inkling AI и пояснение «Что такое Inkling AI?». Для других прямых сравнений см. Inkling vs Kimi K2.6 и Inkling vs DeepSeek V4 Pro.
Часто задаваемые вопросы
Inkling лучше, чем GLM 5.2?Это зависит от метрики. GLM 5.2 выигрывает большинство сырых строк бенчмарков в этом наборе — HLE, AIME 2026, SWE‑bench Verified и особенно Terminal Bench 2.1. Inkling выигрывает по состязательной безопасности (FORTRESS), эффективности токенов, мультимодальности и длине контекста. Inkling может быть “лучше” по стоимости за выполненную задачу даже там, где он набирает меньше баллов.
Что лучше для программирования?GLM 5.2 лидирует как на SWE-bench Verified (80.0% против 77.6%), так и на SWE-bench Pro (62.1% против 54.3%), и его преимущество в Terminal Bench 2.1 (82.7 против 63.8) является значительным для агентного, многошагового программирования. По сырым возможностям программирования GLM 5.2 впереди; для экономичного программирования в больших объемах эффективность токенов Inkling сокращает разрыв.
Что дешевле? Inkling, вероятно, дешевле за выполненное задание. Он использует примерно 25 тысяч выходных токенов на задание против примерно 43 тысяч у GLM, поэтому даже при одинаковых ставках за токен он потребляет значительно меньше оплачиваемых токенов. Оба являются бесплатными для самостоятельного размещения (Apache 2.0 для Inkling, MIT для GLM 5.2).
Является ли GLM 5.2 открытым исходным кодом? GLM 5.2 имеет открытый вес по лицензии MIT, которая разрешает коммерческое использование и самостоятельное размещение. Как и в случае со всеми моделями с “открытым весом”, веса и лицензия выпускаются, но это не то же самое, что полный открытый исходный код (обучающие данные и конвейер не обязательно публикуются).
Могу ли я самостоятельно разместить или дообучить GLM 5.2?Да. Веса GLM 5.2 под лицензией MIT можно самостоятельно размещать и дообучать. Inkling также можно самостоятельно размещать (Apache 2.0) и дообучать через платформу Tinker от Thinking Machines. Конкретные требования к аппаратному обеспечению GLM 5.2 отсутствуют в нашем наборе исходных данных — ознакомьтесь с релизом Zhipu AI.
Поддерживает ли GLM 5.2 аудио или изображения?Наш исходный набор не указывает поддержку ввода аудио или изображений для GLM 5.2, поэтому мы рассматриваем его как текстово-ориентированный. Inkling изначально принимает ввод текста, изображений и аудио, что является одним из его явных преимуществ в этом сравнении.
Заключение
GLM 5.2 является лидером по сырой производительности в этом сравнении, превосходя Inkling в рассуждениях, математике и — что самое показательное — в агентной терминальной работе. Но Inkling отвечает примерно в 1,7 раза лучшей эффективностью токенов, более сильной защитой от атак, нативной мультимодальностью, контекстом на 1M токенов и лицензией Apache 2.0. Практический вывод: выбирайте GLM 5.2, когда предел рассуждений оправдывает дополнительные токены, выбирайте Inkling, когда важны стоимость за выполненную задачу и мультимодальность, и рассмотрите маршрутизацию между ними, чтобы получить лучшее от обоих.
