Ling 3.0 Tiny против Inkling Small: "Small" выполняет большую работу в этих двух названиях

«Tiny» и «Small» звучат как один и тот же размер, а две новейшие модели с такими названиями не могут быть дальше друг от друга. Ling 3.0 Tiny— это проприетарная MoE от InclusionAI (входит в Ant Group) с 7,9 млрд параметров: около 1,3 млрд активных на токен, сегодня её можно бесплатно вызывать через собственные API-эндпоинты, она работает только с текстом и набрала 23 балла по Artificial Analysis Intelligence Index. Inkling Small— это разреженная MoE-модель с открытыми весами от Thinking Machines Lab на 276 млрд параметров: 12 млрд активных, веса Apache 2.0 на Hugging Face, нативная поддержка текста, изображений и аудио на входе; она набрала 40 баллов по тому же индексу. Одна меньше в любом реальном смысле и сдаётся в аренду за копейки; другая — треть триллиона параметров, которые можно скачать и запустить на собственном оборудовании. Названия — это ловушка: это не сравнение двух маленьких моделей, а сравнение двух совершенно разных способов покупать ИИ, единственное общее маркетинговое решение которых — уменьшительное прилагательное.

Обе вышли с разницей в несколько дней в самый насыщенный летний сезон за всю историю рынка моделей — Inkling Small 30 июля 2026 года и Ling 3.0 Tiny 6 августа — и обе адресованы одному и тому же покупателю: команде, которой нужен производительный ИИ без бюджета на фронтирные модели. Этот материал разбирает, чем каждая из них является на самом деле, что говорят независимые показатели и почему вопрос «что лучше» на самом деле сводится к вопросу «чем вы хотите владеть».

Ling 3.0 Tiny: бесплатный API

Ling 3.0 Tiny — это модель рассуждений на основе смеси экспертов с общим объёмом 7,9 млрд параметров и примерно 1,3 млрд активных параметров на токен — небольшая, дешёвая в обслуживании и в настоящее время предлагается по цене, рассчитанной на привлечение клиентов. Она поддерживает контекстное окно на 256K токенов (262K в коммерческих описаниях и Artificial Analysis), до 32K выходных токенов, нативный вызов функций и кэширование промптов, с переключением по запросу между режимами «Thinking» (включён по умолчанию) и прямым режимом «Instant». Это текстовый вход и текстовый выход; визуального или аудиоканала нет.

Бизнес-модель — самая примечательная часть. Она указана как inclusionai/ling-3.0-tiny:free по $0 за миллион токенов как на входе, так и на выходе; второй шлюз запускает её бесплатно до 8:00 утра по тихоокеанскому времени (PT) 14 августа 2026 года, после чего применяется указанная ставка в $0.06 за миллион входных и $0.18 за миллион выходных токенов. Для API-модели это необычайная цифра — ниже практически любого сопоставимого текстового тарифа на рынке — и Artificial Analysis уже прогнала её: Intelligence Index 23, 6-е место из 56 моделей в своём классе при медиане 8. Тот же прогон отметил её как очень многословную: она выдала 210 млн выходных токенов против медианы в 63 млн, что является скрытой стоимостью, о которой стоит помнить, когда вы моделируете счёт.

Inkling Small: открытые веса

Inkling Small — это другой вид модели. Это разреженный трансформер со смесью экспертов: 276B всего параметров и 12B активных на токен — 42 слоя, каждый токен направляется к 6 из 256 экспертов плюс 2 общих эксперта — дистиллированный он-полиси из флагманской модели Inkling на 975B, а затем дополнительно обученный с подкреплением на агентном кодировании. (Техническая спецификация Artificial Analysis указывает 266B всего; цифра 12B активных согласуется, и разница не меняет сравнения.) Веса опубликованы на Hugging Face под лицензией Apache 2.0 без коммерческих ограничений. Модель мультимодальна на входе — текст, изображения и аудио попадают в один и тот же поток токенов, а на выходе — только текст — и поставляется с пятиуровневым регулятором мыслительных усилий (от минимального до xhigh), так что одни и те же веса можно запускать как в экономном, так и в интенсивном режиме.

Поскольку {{1}}у неё открытые веса, ситуация с доступом совершенно иная{{/1}}. {{2}}Thinking Machines предоставляет её через свой API Tinker по цене $0,30 / $1,20 за миллион токенов, с кэшированным вводом за $0,06{{/2}}, и {{3}}она доступна на двух сторонних эндпоинтах примерно за $0,45–$0,50 на вход / $1,20 на выход за 1M{{/3}}, с {{4}}контекстом, ограниченным 524 288 токенами на тех эндпоинтах, а не заявленным 1M{{/4}}. Или {{5}}вы скачиваете веса самостоятельно{{/5}} — что означает {{6}}276 ГБ в 8-битном формате, мульти-GPU-узел, а не рабочая станция{{/6}}, и {{7}}вопрос квантизации (эти эндпоинты используют fp8; бенчмарки вендора не проводились на fp8){{/7}}.

Независимое табло

Поместите обе модели на одну шкалу Artificial Analysis — и разрыв в возможностях становится очевидным. Inkling Small набирает 40 баллов по Индексу интеллекта, занимая #15 из 101 в своём классе; Ling 3.0 Tiny набирает 23 балла, занимая #6 из 56 в своём (меньшем) классе. {{1}}Разрыв в 17 баллов — это примерно расстояние между «действительно полезной бюджетной моделью» и «уверенно выше среднего для крошечной модели».{{/1}} {{2}}Активные параметры Inkling Small объёмом 12B — почти в десять раз больше, чем 1.3B у Ling 3.0 Tiny —{{/2}} {{3}}проявляются в агентных задачах, извлечении информации из длинного контекста и программировании, то есть в тех аспектах, которые и составляют индекс.{{/3}} {{4}}Ling 3.0 Tiny исключительна для своего размера; Inkling Small просто более capable, потому что это принципиально более крупная модель под маленьким названием.{{/4}}

Обе модели многословны, о чём стоит сказать, поскольку это сказывается на обоих счетах. По замерам Artificial Analysis, Ling 3.0 Tiny сжигает 210M выходных токенов за свой индексный прогон (медиана — 63M), а Inkling Small — 130M (медиана — 100M). Inkling Small думает примерно на 30% больше типичной модели, а Ling 3.0 Tiny — более чем втрое больше типичной. Ни одну из них нельзя развернуть и забыть за ней следить.

Размеры, по одному в строке:

• Независимая оценка — Ling 3.0 Tiny AA Index 23 (#6/56, медиана класса 8) против Inkling Small AA Index 40 (#15/101).

• Цена — Ling 3.0 Tiny бесплатно, затем $0.06 / $0.18 за 1M против Inkling Small $0.30–$0.50 на вход / $1.20 на выход за 1M на размещённых эндпоинтах, или $0 плюс собственное оборудование.

Размер — 7,9 млрд суммарно / ~1,3 млрд активных в {{1}}MoE{{/1}}, проприетарная, против 276 млрд суммарно / 12 млрд активных в разреженной MoE, открытые веса Apache 2.0.

• Модальность — Ling 3.0 Tiny: только текст, против Inkling Small: текст, изображения и аудио на входе, текст на выходе.

• Контекст — 256K на Ling 3.0 Tiny против до 1M заявленных / 524K фактически обслуживаемых на текущих хостируемых эндпоинтах Inkling Small.

• Владение — закрытый API, который вы арендуете, против открытых весов, которыми вы можете владеть: дообучать их на Tinker или запускать самостоятельно на multi-GPU узле.

Сколько на самом деле стоит каждый из них

Разница в цене — не самая интересная цифра; интересна разница в модели владения. Ling 3.0 Tiny — это сервис с оплатой по факту использования: бесплатно в течение недели, затем $0,06 / $0,18 за миллион токенов навсегда, при любой степени параллелизма, с «налогом на многословие», умножающим эффективную стоимость вывода. У Inkling Small два ценника: арендный — около $0,50 / $1,20 за миллион на сторонних эндпоинтах или $0,30 / $1,20 на собственных, — и собственный, который означает серьёзные расходы на оборудование и инженерное время для обслуживания 276B параметров. Согласно расчётным данным Artificial Analysis, средневзвешенная цена Inkling Small составляет около $0,22 за 1 млн токенов и примерно $0,07 за задачу из индекса интеллекта, что делает его по-настоящему дешёвым в использовании в качестве API для того, что он даёт. Но у варианта с открытыми весами после оплаты обучения и хостинга вообще нет никакого счётчика — это та же логика, которая привлекает людей к чекпоинту на 2.6B, но которую гораздо труднее оправдать при 276B.

К открытой модели также прилагаются ограничения по возможностям, которые не отражает спецификация. Карточка Inkling Small рекомендует аудиовходы длительностью менее двух минут, тогда как для флагманской модели — менее двадцати; это сокращение в десять раз, если вы анализируете совещания. Ни одна из размещённых конечных точек пока не заявляет о поддержке response_format (JSON со схемой), а это важно, если ваш конвейер зависит от структурированного вывода. А устойчивость к состязательным атакам по собственным данным лаборатории (71,6% в состязательном тесте FORTRESS) — повод задуматься, прежде чем помещать её за публичное текстовое поле. Ling 3.0 Tiny, будучи API без весов, не имеет подобных проблем с самостоятельным хостингом — вы получаете то, что отдаёт конечная точка.

Какое «маленькое» подходит для вашей проблемы

Выбирайте Ling 3.0 Tiny, когда вам нужна самая дешёвая доступная текстовая логика, которую можно арендовать, вам не нужно видеть изображения или слышать аудио, вы цените независимо оценённую модель, которую можно попробовать бесплатно на этой неделе, и вас устраивает оплата по счётчику и многословная модель. Выбирайте Inkling Small, когда вам нужны возможности — настоящий мультимодальный ввод, 12B активных параметров агентной силы, индекс на 17 пунктов выше — или когда вы конкретно хотите открытые веса, которыми можно владеть, дообучать или полностью отказаться от вендора. Выбирайте его за модальность и индекс, а не за имя.

Честная заметка об аренде

Ни одна из этих моделей не находится на OrcaRouter, и мы не собираемся утверждать обратное. Ling 3.0 Tiny обслуживается собственными бесплатными эндпоинтами; Inkling Small работает на Tinker API от Thinking Machines, сторонних эндпоинтах или вашем собственном GPU-узле. Чем OrcaRouter полезен в этом конкретном сравнении, так это всем, что их окружает: фронтирные модели и модели среднего уровня, которые вы будете использовать в качестве ориентира для сравнения, и те, на которые вы направите трафик, когда дешёвый уровень исчерпает запас прочности. Когда бесплатное окно Ling 3.0 Tiny закроется или бесплатный эндпоинт упрётся в лимит скорости, запасной путь — хостируемый бюджетный уровень: Qwen 3.7 Flash за $0.03 / $0.13, Gemini 3.5 Flash-Lite за $0.30 / $2.50 и ещё 200+ других за одним OpenAI-совместимым ключом с нулевой наценкой, так что цена из прайс-листа провайдера и есть цена, с автоматическим фейловером, чтобы прогон бенчмарков или продакшн-путь не рухнул из-за неудачного часа одного провайдера. Inkling Small, будучи моделью с открытыми весами, — это та сторона сравнения, которую роутер никогда не будет хостить за вас, — и та сторона, в которой именно в этом и заключается суть.

Вердикт

Эти два названия описывают маркетинговый замысел, а не размер. Ling 3.0 Tiny действительно крошечная и действительно дешёвая — лучший бесплатный пробный период в бюджетном сегменте в этом месяце, с честной, хоть и скромной, независимой оценкой и счётчиком, который начинает отсчёт 14 августа. Inkling Small — это модель на 276B с маленьким названием: в десять раз больше активных параметров, на семнадцать пунктов выше по индексу, изначально мультимодальная, с открытыми весами, которые действительно принадлежат вам. Если вы хотите арендовать самую дешёвую модель для текстовых рассуждений, берите Ling 3.0 Tiny и наслаждайтесь бесплатной неделей. Если вам нужна модель, которую можно купить, дообучить и запускать самостоятельно — или ту, что слышит и видит, — «Small» — не то слово для того, что вам нужно.