Inkling vs Mercury 2 im Vergleich — Preis pro Token, Kontextfenster, Multimodalität, Offenheit und welche Wahl zu treffen ist. Kann das Open-Source-Modell das kostenpflichtige ersetzen? Vollständige Aufschlüsselung für 2026.
Mercury 2 — vollständiges Profil ›
Preise & Spezifikationen aus Live-Daten aktualisiert · olud.ai
Offene Modellpreise = günstigster Anbieter über OpenRouter; offizielle Herstellerpreise können höher sein.
| Spezifikation | Inkling | Mercury 2 | Gewinner |
|---|---|---|---|
| Hersteller | Thinkingmachines | Inception | – |
| Typ | Open-Weight | Proprietär | THInkling |
| Kontextfenster | 1M Tokens | 128K Tokens | THInkling |
| Eingabepreis | $1/M · kostenloses Selbst-Hosting | $0.25/M | INMercury 2 |
| Ausgabepreis | $4.05/M · kostenloses Selbst-Hosting | $0.75/M | INMercury 2 |
| Vision / multimodal | Ja | Nein | THInkling |
| Tool / Funktionsaufruf | Ja | Ja | = Unentschieden |
| Selbst gehostet | Ja | Nein (nur API) | THInkling |
| Lizenz | Open weights | Proprietär | THInkling |
Mercury 2 ist ~5,4× günstiger als Inkling bei Ausgabetoken ($0.75 vs $4.05 pro M Tokens).
| Fähigkeit | Inkling | Mercury 2 |
|---|---|---|
| Offene Gewichte (herunterladbar) | ✓ | ✗ |
| Selbst gehostet | ✓ | ✗ |
| Läuft vollständig offline | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✓ | ✗ |
| Tool / Funktionsaufruf | ✓ | ✓ |
| 1M+ Kontextfenster | ✓ | ✗ |
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser (außer Latenz).
Benchmark-Daten von Artificial Analysis.
| Kriterium | Inkling | Mercury 2 |
|---|---|---|
| Kosten-Effizienz | 4.0 | 5.0 |
| Kontextfenster | 5.0 | 3.5 |
| Offenheit | 5.0 | 1.5 |
| Selbst-Hosting | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalität | 5.0 | 3.5 |
Die Bewertungen stammen aus Live-Daten — Ausgabepreis (Kosten), Kontextlänge, offene vs. geschlossene Gewichte (Offenheit & Selbst-Hosting) und Unterstützung für Vision/Tools (Multimodalität). Die Rohqualität der Aufgaben wird hier nicht bewertet; sie hängt von Ihrem Benchmark ab — siehe das Urteil.
Inkling ist ein Open-weight multimodales Mischmodell von Thinking Machines Lab mit 41B aktiven Parametern von insgesamt 975B. Es ist für allgemeine Denkprozesse, Programmierung, agentische und Werkzeugnutzungssysteme konzipiert,...
Mercury 2 ist ein extrem schnelles Denk-LLM und das erste reasoning diffusion LLM (dLLM). Anstatt Tokens sequenziell zu generieren, produziert und verfeinert Mercury 2 mehrere Tokens parallel und erreicht...
Diese Varianten werden verfolgt, aber hier nicht verglichen — eine Seite pro Familie hält den Vergleich lesbar.
Inkling ist open-weight und wettbewerbsfähig bei vielen Aufgaben, aber Mercury 2 könnte bei den schwierigsten Denk- und Agentenarbeiten immer noch überlegen sein. Die Lücke wird immer kleiner — benchmarken Sie beide in Ihrem tatsächlichen Anwendungsfall, bevor Sie entscheiden.
Ja. Inkling hat open weights, sodass Sie es auf Ihren eigenen GPUs selbst hosten oder über eine kostengünstige API ausführen können. Mercury 2 ist nur API-basiert und kann nicht selbst gehostet werden.
Wählen Sie Inkling, wenn Sie selbst hosten, Ihre Daten privat halten und pro-Token-Gebühren vermeiden möchten — es ist open-weight und läuft auf Ihrer eigenen Hardware. Wählen Sie Mercury 2, wenn Sie fortschrittliche Funktionen über eine verwaltete API ohne Infrastruktur zum Ausführen wünschen.
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