Inkling 對比 GLM 5.2：哪個開放權重模型在分數上勝出，哪個在成本上勝出？
Inkling 對比 GLM 5.2 是當前開源模型發布浪潮中最具啟發性的對決之一，因為這兩款模型針對不同目標進行了優化。來自智譜 AI 的 GLM 5.2 在這組比較中堪稱智能終端與推理能力的領先者——在最困難的推理與長時程編碼任務中取得了最強成績。而來自 Mira Murati 所創辦的 Thinking Machines Lab 的首款模型 Inkling，則以顯著更優的 token 效率、對抗魯棒性、原生音訊與多模態輸入、100 萬 token 的上下文視窗，以及 Apache 2.0 授權作為反擊。本文誠實地比較了這兩款模型，並論證了原始基準測試的差距並不總能轉化為更高的實際應用成本。
截至：2026年7月16日，即Inkling推出後一天。所有數據均來源自下文並註明出處；均未經獨立審計。
給建構者的注意：此處沒有經審核的正面對比基準，因此這裡比較的是模型與存取方式，而非分數。OrcaRouter將可透過 API 使用的模型路由至單一的 OpenAI 相容端點後方，讓您無需整合多個 SDK 即可試用及比較 Inkling 與 GLM 5.2。
TL;DR 結論： 選擇 GLM 5.2如果您希望在推理、數學和自主終端工作上獲得最高的原始分數，並且您的預算能夠承受其較高的 token 消耗量。選擇 Inkling如果每完成任務的成本、對抗性安全性、音頻/多模態輸入或 1M token 的上下文比追求排行榜第一更重要。
一句话概括：GLM 5.2 在大多数基准测试中领先；但 Inkling 仍可在发票任务上胜出，因为它完成任务的输出令牌数约为 25K，而 GLM 约为 43K。
關鍵要點
GLM 5.2 在推理/代理領域中領先：HLE、AIME 2026、SWE-bench Verified，以及——以大幅差距——Terminal Bench 2.1。
Inkling在對抗性安全性方面領先：FORTRESS 78.0% 對 71.3%。
Inkling 的主要優勢是效率：每項任務約產生 25K 個輸出 token，而 GLM 約 43K——大約 1.7 倍的差異直接影響成本。
两者都是开放权重的：Inkling 采用 Apache 2.0 许可；GLM 5.2 采用 MIT 许可。两者均允许商业使用和自行托管。
Inkling 加入了模態與上下文：原生文字、圖片、音訊輸入，以及最高達 1M 個 token 的上下文視窗。
警告: 此處的競爭對手數據是由第三方/供應商提供框架且未經獨立審計的。
披露：基準測試為供應商在發布時自行報告（Effort 0.99），第三方數據來自 Artificial Analysis / MarkTechPost / Vellum / BenchLM；皆未經獨立審計，且競爭對手的數字可能與這些供應商自行報告的數字不同。Inkling 自身的規格來自 Thinking Machines 的模型卡。
快速瀏覽比較
许可协议。Inkling：Apache 2.0；GLM 5.2（智谱AI）：MIT
參數（總計/活躍）。Inkling：975B / 41B (MoE)；GLM 5.2 (Zhipu AI)：—（不在我們的數據中）
上下文窗口。Inkling: 1M tokens（托管API上为256K）；GLM 5.2 (Zhipu AI): —（不在我们的数据中）
模態（輸入）。Inkling：文字 + 圖片 + 音訊；GLM 5.2（智譜AI）：—（不在我們的數據中）
輸出。Inkling： 僅文字； GLM 5.2 (智譜AI)： 文字
自行託管 / 微調。Inkling: 是 / 是 (Tinker); GLM 5.2 (智譜 AI): 是 (權重可用) / 是
託管價格。Inkling：每100萬約1.87美元（輸入）/約4.68美元（輸出）；GLM 5.2（智譜AI）：—（不在我們的數據中）
我們在來源集中沒有GLM 5.2的經審計參數、背景或定價數據，因此這些儲存格標記為「—」而非猜測值。
各類別優勝者
推理/知識（HLE）。勝者：GLM 5.2；備註：40.1% 對 29.7%（無工具）
數學 (AIME 2026)。 獲勝者：GLM 5.2；備註：99.2% 對 97.1% — 兩者皆接近上限
程式設計（SWE-bench Verified）。獲勝者：GLM 5.2；備註：80.0% 對比 77.6%
智能體終端（Terminal Bench 2.1）。獲勝者： GLM 5.2; 備註： 82.7 對 63.8 — 主要差距
安全性 (FORTRESS adversarial)。得獎者： Inkling; 備註： 78.0% vs 71.3%
多模態 / 音訊。優勝者：Inkling; 註釋：原生音訊 + 圖像輸入
效率（token/任務）。勝者：Inkling；備註：~25K vs ~43K
每個完成任務的成本。勝出者：Inkling; 備註：較低的 token 使用量抵銷了每個 token 的價格
直接對比基準測試
以下表格使用同一組一致的來源集（MarkTechPost），因此各列具可比性。粗體標示領先者。
HLE (無工具). Inkling: 29.7%; GLM 5.2: 40.1%; 來源: MarkTechPost
AIME 2026. Inkling: 97.1%; GLM 5.2: 99.2%; 來源: MarkTechPost
SWE-bench Verified。Inkling：77.6%；GLM 5.2：80.0%；來源：MarkTechPost
Terminal Bench 2.1. Inkling: 63.8%; GLM 5.2: 82.7%; 來源: MarkTechPost
FORTRESS（對抗性）。Inkling：78.0%；GLM 5.2：71.3%；來源：MarkTechPost
兩個額外的「安靜的勝利」行來自其他來源，且不應與上述的 MarkTechPost 集合混合：
Token 效率（輸出Token/任務，越低越好）。Inkling：~25K； GLM 5.2: ~43K； 來源： Artificial Analysis / BenchLM
SWE-bench Pro（公開版）. Inkling：54.3%；GLM 5.2：62.1%；來源：Artificial Analysis / BenchLM
使用工具之HLE（與無工具行分開記錄）。Inkling：46.0；GLM 5.2：54.7；來源：Vellum
注意：「HLE with tools」數據來自Vellum，且使用的測試工具與MarkTechPost的無工具HLE行不同——請勿將它們視為同一測試。我們的數據中沒有GLM 5.2的Artificial Analysis Intelligence Index分數，因此我們不報告此項分數。
GLM 5.2 勝在哪裡
GLM 5.2 根據我們現有的數據，是更強大的原始推理和智能體模型。它領先 Inkling 於 HLE (40.1% vs 29.7%)，AIME 2026 (99.2% vs 97.1%)，以及 SWE-bench Verified (80.0% vs 77.6%)。最引人注目的差距在於 Terminal Bench 2.1，其中 GLM 5.2 的分數為 82.7 比 Inkling 的 63.8——這是一個在長時程智能體終端任務上的巨大且真實的優勢，這些任務中模型必須進行規劃、執行命令並在多個步驟中從錯誤中恢復。在 SWE-bench Pro，GLM 5.2 (62.1%) 再次領先 Inkling (54.3%)，並且它也領先於工具增強的 HLE with tools 運行 (54.7 vs 46.0)。
如果你的工作負載以困難推理、競賽數學，或是在長時間工作階段中操作 Shell 或 IDE 的智能體為主，那麼 GLM 5.2 是天花板更高的選擇，而且在智能體相關任務上的差距足夠大，足以影響實際生產。
哪裡 Inkling 獲勝
Inkling的對應並非單一基準——而是經濟學與表面積。
Token效率。Inkling 完成任务的输出Token数约25K，而GLM约43K。由于按输出Token计费，这约1.7倍的差异直接体现为成本杠杆。一个评分略低但使用Token更少的模型，即使每Token价格相同，每个任务的成本也可能更低——而且通常完成速度也更快。
對抗性穩健性。在 FORTRESS 上，Inkling 以 78.0% 對 71.3% 領先。對於對抗性部署或安全敏感的部署，這一行是最關鍵的。
多模態。Inkling 原生支援文字、圖片和音訊輸入（在其規格卡上，VoiceBench 91.4%，MMAU 77.2%）。在我們的資料中，GLM 5.2 是一個以文字為導向的模型。
上下文窗口。Inkling 的權重支援最多 100 萬個令牌（在託管 API 上為 256K）— 對於整個倉庫、長文件或長轉錄工作非常有用。
授權條款。兩者均為寬容授權，但 Inkling 的 Apache 2.0 是企業熟悉且包含專利條款的選擇；GLM 5.2 則採用 MIT。兩者皆適用於商業自託管。
定價與成本（總持有成本）
Inkling与GLM 5.2比较的核心见解是基准领先和成本领先不是同一回事。
Inkling 的權重是可免版稅自行託管，採用 Apache 2.0 許可。透過第三方託管存取（依據 Artificial Analysis 的參考定價），在 64K 上下文下約為每 100 萬輸入詞元 $1.87，每 100 萬輸出詞元 $4.68（在 256K 下約為 $3.74 / $9.36），快取輸入接近每 100 萬 $0.374。我們的資料集中沒有 GLM 5.2 的公開託管定價，因此我們根據結構進行比較，而非憑空捏造數字。
這就是為什麼每項任務成本的角度很重要。假設某個任務在兩個模型上需要相同的每token費率。Inkling消耗約25K輸出token；GLM 5.2消耗約43K。這意味著GLM 5.2的成本大約在同一工作中，輸出token多出72%，這還不計入延遲。因此，儘管GLM 5.2在大多數基準測試中勝出，但運行大量常規任務的組織可能會發現Inkling提供了更低的總擁有成本——效率優勢可以彌補一個不大的原始分數差距。誠實的規則是：在額外推理空間值得多花token的地方使用GLM 5.2；在量和成本佔主導的地方使用Inkling。
授權與部署
兩個模型都是真正開放權重且可自行架設的：
Inkling — Apache 2.0. 完整的BF16和NVFP4檢查點在 Hugging Face。VRAM層級：BF16約2TB（8×B300 / 16×H200）；NVFP4約600GB（4×B300 / 8×H200）；對資源受限環境提供了一個Unsloth 1位GGUF。托管於Together AI、Fireworks、Modal、Databricks和Baseten；運行於SGLang、vLLM、TokenSpeed、Unsloth和Hugging Face transformers。通過 Tinker（64K/256K上下文，發布可享50%折扣）。
GLM 5.2 — MIT。開放權重依寬鬆的MIT授權條款提供商業使用與自托管。具體VRAM與提供商細節未包含在我們的來源資料中，請查閱智譜AI的發布版本以確認確切需求。
Inkling 搭配 vLLM 的快速入門：
vllm serve thinkingmachines/Inkling --tensor-parallel-size 8
你應該選擇哪一個？
選擇 GLM 5.2 如果：你想要最強大的原始推理和數學能力，或者你在建立長期終端/代理工作流，其中它的 Terminal Bench 2.1 和 SWE-bench Pro 領先優勢會得到回報。它是這對中上限更高的模型。
請在以下情況選擇 Inkling：如果您處理大量任務並在乎每項完成任務的成本、需要對抗性穩健性（FORTRESS）、需要音頻或圖像輸入、或需要 1M token 的上下文。其效率優勢是忽略一些基準點的原因。
考慮同時運行兩者：將艱深推理和複雜智能體任務路由至 GLM 5.2，並將高流量、成本敏感或多模態流量發送到 Inkling。雙模型路由器同時捕捉 GLM 的極限性能與 Inkling 的高效率。
想進一步了解Inkling本身，請參閱我們的Inkling AI模型評測與「什麼是Inkling AI？」解說。其他正面對決比較，請見Inkling vs Kimi K2.6以及Inkling vs DeepSeek V4 Pro。
常見問題
Inkling 是否比 GLM 5.2 更好？這取決於衡量標準。在這一組中，GLM 5.2 贏得了大多數原始基準測試行——HLE、AIME 2026、SWE-bench Verified，尤其是 Terminal Bench 2.1。Inkling 在對抗性安全（FORTRESS）、代幣效率、多模態和上下文長度方面勝出。即使分數較低，Inkling 在每個完成任務的成本上可能「更好」。
哪個更適合寫程式？ GLM 5.2 在 SWE-bench Verified（80.0% 對 77.6%）和 SWE-bench Pro（62.1% 對 54.3%）兩項評比中均領先，而其 Terminal Bench 2.1 的領先幅度（82.7 對 63.8）對於代理式多步驟程式編寫而言意義重大。就原始編碼能力而言，GLM 5.2 佔優；但在大量編碼的成本效率方面，Inkling 的 token 效率縮小了差距。
哪個比較便宜？以每項完成任務而言，Inkling 可能更便宜。它每項任務約使用 25K 輸出 token，而 GLM 約為 43K，因此即使在相似的每 token 費率下，它消耗的計費 token 也少得多。兩者都可免版稅自行託管（Inkling 使用 Apache 2.0，GLM 5.2 使用 MIT）。
GLM 5.2 是開放原始碼的嗎？ GLM 5.2 基於 MIT 許可證以開放權重形式發布，允許商業用途和自行托管。與所有「開放權重」模型一樣，權重和許可證均已釋出，但這並不等同於完整的開放原始碼（訓練資料和流程不一定公開）。
我可以自行託管或微調 GLM 5.2 嗎？是的。GLM 5.2 採用 MIT 授權的權重可自行託管及微調。Inkling 同樣可自行託管（Apache 2.0 授權），並可透過 Thinking Machines 的 Tinker 平台進行微調。具體的 GLM 5.2 硬體需求未包含在我們的原始資料集中——請查閱智譜 AI 的發佈資訊。
GLM 5.2 是否支援音訊或圖片？我們的來源集未列出 GLM 5.2 支援音訊或圖片輸入，因此在此處我們將其視為以文字為導向。Inkling 原生接受文字、圖片和音訊輸入，這是它在本次比較中最明顯的優勢之一。
結論
GLM 5.2 是這場對決中原始能力最強的領導者，在推理、數學以及——最具決定性的——代理終端工作方面勝過 Inkling。但 Inkling 以大約 1.7 倍的標記效率優勢、更強的抗對抗安全性、原生多模態、100 萬標記的上下文以及 Apache 2.0 許可證作為回應。實際結論：當推理天花板證明額外標記合理時選擇 GLM 5.2，當每次完成任務的成本和多模態重要時選擇 Inkling，並考慮在它們之間路由以獲得兩全其美的效果。
