Comparaison d'Inkling et de Fugu Ultra — prix par jeton, fenêtre de contexte, multimodalité, ouverture et lequel choisir. Le modèle open-source peut-il remplacer le modèle payant ? Détails complets pour 2026.
Prix & spécifications actualisés à partir de données en direct · olud.ai
Prix des modèles ouverts = fournisseur le moins cher via OpenRouter; les tarifs des fabricants officiels peuvent être plus élevés.
| Spécification | Inkling | Fugu Ultra | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Thinkingmachines | Sakana AI | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | THInkling |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 1M tokens | THInkling |
| Prix d'entrée | $1/M · auto-hébergement gratuit | $5/M | THInkling |
| Prix de sortie | $4.05/M · auto-hébergement gratuit | $30/M | THInkling |
| Vision / multimodal | Oui | Oui | = Égalité |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Oui | = Égalité |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | THInkling |
| Licence | Open weights | Propriétaire | THInkling |
Inkling est ~7.4× moins cher que Fugu Ultra sur les jetons de sortie ($4.05 contre $30 par M jetons).
| Capacité | Inkling | Fugu Ultra |
|---|---|---|
| Open weights (téléchargeables) | ✓ | ✗ |
| Auto-hébergeable | ✓ | ✗ |
| Fonctionne entièrement hors ligne | ✓ | ✗ |
| Vision / multimodal | ✓ | ✓ |
| Appel d'outil / fonction | ✓ | ✓ |
| Fenêtre de contexte de 1M+ | ✓ | ✓ |
Scores de benchmark indépendants mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est (sauf pour la latence).
Données de benchmark par Artificial Analysis.
| Critère | Inkling | Fugu Ultra |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 4.0 | 3.0 |
| Fenêtre de contexte | 5.0 | 5.0 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 5.0 | 5.0 |
Les scores proviennent de données en direct — prix de sortie (coût), longueur de contexte, poids ouverts vs fermés (ouverture & auto-hébergement) et support de vision/outils (multimodalité). La qualité brute de la tâche n'est pas notée ici ; elle dépend de votre référence — voir le verdict.
Inkling est un modèle multimodal open-weight mélange d'experts du Thinking Machines Lab, avec 41B de paramètres actifs sur 975B au total. Il est conçu pour le raisonnement général, la programmation, les systèmes agentiques et d'utilisation d'outils,...
Fugu Ultra est le modèle de plus haute performance dans la famille Fugu de Sakana AI. Plutôt qu'un modèle monolithique unique, Fugu est un système d'orchestration multi-agents appris : un modèle de langage entraîné pour acheminer...
Ces variantes sont suivies mais pas comparées ici — une page par famille maintient la comparaison lisible.
Inkling est open-weight et compétitif sur de nombreuses tâches, mais Fugu Ultra peut encore dominer dans les travaux de raisonnement et d'agentic les plus difficiles. L'écart continue de se réduire — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. Inkling a des open weights, donc vous pouvez l'auto-héberger sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. Fugu Ultra est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.
Inkling coûte $4.05/M en sortie contre $30/M pour Fugu Ultra — environ 7x moins cher via API, et gratuit si vous vous auto-hébergez.
Choisissez Inkling si vous souhaitez vous auto-héberger, garder vos données privées et éviter les frais par jeton — c'est open-weight et fonctionne sur votre propre matériel. Choisissez Fugu Ultra si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.
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