Comparaison d'Inkling et de Mercury 2 — 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 | Mercury 2 | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Thinkingmachines | Inception | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | THInkling |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 128K jetons | THInkling |
| Prix d'entrée | $1/M · auto-hébergement gratuit | $0.25/M | INMercury 2 |
| Prix de sortie | $4.05/M · auto-hébergement gratuit | $0.75/M | INMercury 2 |
| Vision / multimodal | Oui | Non | THInkling |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Oui | = Égalité |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | THInkling |
| Licence | Open weights | Propriétaire | THInkling |
Mercury 2 est ~5.4× moins cher qu'Inkling sur les jetons de sortie ($0.75 contre $4.05 par M jetons).
| Capacité | Inkling | Mercury 2 |
|---|---|---|
| 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 | Mercury 2 |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 4.0 | 5.0 |
| Fenêtre de contexte | 5.0 | 3.5 |
| Ouverture | 5.0 | 1.5 |
| Auto-hébergement | 5.0 | 1.0 |
| Multimodalité | 5.0 | 3.5 |
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,...
Mercury 2 est un LLM de raisonnement extrêmement rapide, et le premier LLM de diffusion de raisonnement (dLLM). Au lieu de générer des tokens séquentiellement, Mercury 2 produit et affine plusieurs tokens en parallèle, atteignant...
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 Mercury 2 peut encore dominer dans les travaux de raisonnement les plus difficiles et agentiques. 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. Mercury 2 est uniquement API et ne peut pas être auto-hébergé.
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 Mercury 2 si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à exécuter.
Parcourez le classement complet des modèles open-source, des milliers d'outils et des benchmarks en direct — le tout au même endroit.
Ouvrir le classement →