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ILing-2.6-flashAPI

Ling-2.6-flash (InclusionAI): Live-API-Preise, Kontextfenster und die besten Open-Source-Alternativen, täglich verfolgt von olud.ai.

262KKontextfenster · Tokens
$0.01Eingabepreis · pro M Tokens
$0.03Ausgabepreis · pro M Tokens
InclusionAIAnbieter

Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.

Siehe Open-Source-Alternativen → Vergleiche alle Modellpreise

Benchmarks & Leistung

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Ling-2.6-flash, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser.

Intelligence index14.2
Coding index25.3
GPQA59.3%
Humanity's Last Exam6.3%
Long Context Reasoning28%
SciCode27.1%
IFBench57.4%
τ²-Bench86%
τ-Bench Banking2.9%
Terminal-Bench24.3%
Terminal-Bench Hard21.2%
💰 Blended price$0.15 / 1M tokens
📈 Value94.7 intelligence points per $
vs. Modelle, die hier gemessen werdenoberste 76%
Scores höher als 24% der 276 Modelle, die von Artificial Analysis gemessen und hier verfolgt werden.
Modelle auf diesem Niveau kosten $0.7 pro 1M Tokens (Median von 22) — dieses kostet $0.02.
Kein hier verfolgtes Modell ist sowohl günstiger als auch besser in diesem Index.
Benchmark-Daten von Artificial Analysis

Über dieses Modell

Ling-2.6-flash ist ein kommerzielles KI-Modell von InclusionAI. Die unten aufgeführten Spezifikationen werden automatisch verfolgt: Die Preise werden täglich anhand der öffentlichen Listenpreise aktualisiert, sodass die Zahlen auf dieser Seite die aktuellen Kosten für die Nutzung des Modells über seine API widerspiegeln.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Ling-2.6-flash?

Ling-2.6-flash ist ein KI-Sprachmodell von InclusionAI. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 14.2 im Artificial Analysis Intelligenzindex.

Ist Ling-2.6-flash kostenlos?

Ling-2.6-flash ist nicht kostenlos: Es kostet $0.01 pro Million Eingabetokens und $0.03 pro Million Ausgabetokens. Open-Weight-Alternativen können ohne Kosten pro Token selbst gehostet werden.

Worin ist Ling-2.6-flash gut?

Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 59.3%, Humanity's Last Exam 6.3%, Long Context Reasoning 28%, SciCode 27.1%, IFBench 57.4%, τ²-Bench 86%, τ-Bench Banking 2.9%, Terminal-Bench 24.3%, Terminal-Bench Hard 21.2%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.

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