Comparaison d'Inkling et de Relace Search — 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.
Relace Search — profil complet ›
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 | Relace Search | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Fabricant | Thinkingmachines | Relace | – |
| Type | Open-weight | Propriétaire | THInkling |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 256K tokens | THInkling |
| Prix d'entrée | $1/M · auto-hébergement gratuit | $1/M | = Égalité |
| Prix de sortie | $4.05/M · auto-hébergement gratuit | $3/M | RERelace Search |
| Vision / multimodal | Oui | Non | THInkling |
| Appel d'outil / fonction | Oui | Oui | = Égalité |
| Auto-hébergeable | Oui | Non (API uniquement) | THInkling |
| Licence | Open weights | Propriétaire | THInkling |
| Capacité | Inkling | Relace Search |
|---|---|---|
| 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 | Relace Search |
|---|---|---|
| Efficacité des coûts | 4.0 | 4.0 |
| Fenêtre de contexte | 5.0 | 4.0 |
| 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,...
Le modèle relace-search utilise 4-12 outils `view_file` et `grep` en parallèle pour explorer une base de code et retourner des fichiers pertinents à la demande de l'utilisateur. Contrairement à RAG, relace-search effectue un travail agentique...
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 Relace Search peut encore mener sur les travaux de raisonnement les plus difficiles et les travaux agentiques. L'écart se réduit — évaluez les deux sur votre cas d'utilisation réel avant de décider.
Oui. Inkling a des open weights, donc vous pouvez vous auto-héberger sur vos propres GPU ou l'exécuter via une API à faible coût. Relace Search 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 Relace Search si vous souhaitez une capacité de pointe via une API gérée sans infrastructure à gérer.
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