「中国以外最强开源模型」是个带定语的头衔——去掉定语,Inkling 2 Small 在开源权重阵营里的位置要复杂得多。本文把五位同期对手放在同一张表上:DeepSeek V4.1 Flash、Kimi K3.1 Pro、腾讯 Hy4、GLM-5.3-Flash 与 Ripple-65B Preview,从 AA 指数、Terminal-Bench、价格、许可与硬件门槛五个维度对照。先说结论:没有全能赢家;Inkling 2 Small 的相对优势在视觉、金融与 ARC 推理,以及 Apache 2.0 + 可下载 + 免费入口的组合——但终端 Agent 任务上它落后于几乎所有对手。
| 模型 | AA 指数 | Terminal-Bench 4.0 | API 价格 $/百万(入/出) | 参数 | 许可 / 权重 |
|---|---|---|---|---|---|
| Inkling 2 Small | 31 | 13.1% | 0.30 / 1.00 | 594B / 17B | Apache 2.0,已发布 |
| DeepSeek V4.1 Flash | 32.6 | 33.8% | — | — | 开源权重 |
| Kimi K3.1 Pro | 46 | 65.7% | — | 2.8T / 104B | 开源权重 |
| 腾讯 Hy4 | 35 | 44.4% | 0.83 / 2.50 | 770B / 49B | Apache 2.0,权重待发布 |
| GLM-5.3-Flash | 27.8 | 32.8% | — | — | 开源权重 |
| Ripple-65B Preview | — | —(TB 2.1:80.52) | 0.20 / 0.60 | 65B 稠密 | Apache 2.0,已发布 |
「—」表示本轮核查未确认该项数据,不代表不存在。Ripple-65B 的 80.52 是 Terminal-Bench 2.1,与 4.0 不是同一套测试,不能直接比。
AA 指数 32.6 对 31、Terminal-Bench 4.0 33.8% 对 13.1%、FrontierCode 28.5% 对 25.4%、DeepSWE 77.0% 对 72.1%——DeepSeek 在编码类测试上全面小胜;只有 Vals Finance(60.9% 对 61.5%)与 PerceptionBench 视觉类上 Inkling 占优。两者定位几乎重叠(轻量高效开源 MoE),选谁主要看任务:终端 Agent 与纯编码选 DeepSeek,视觉与金融选 Inkling。
Kimi K3.1 Pro 的 Terminal-Bench 4.0 是 65.7%,是 Inkling 2 Small(13.1%)的 5 倍;GPQA-Diamond 94.2% 也是顶级水平。Plotly 数据分析基准上 Kimi 得 42/43(Inkling 39/43),但整场花费 $13.47(Inkling $1.81)、每题约 2.5 分钟(Inkling 13 秒)。Kimi 是 2.8T 总参数 / 104B 激活的大家伙,能力更强、账单与耗时也更大。终端 Agent 重活选 Kimi;要速度与成本选 Inkling。
Hy4 的 Terminal-Bench 4.0 官方成绩为 44.4%(Artificial Analysis 独立复测为 37%,测试条件不同),770B/49B MoE,API $0.83/$2.50,另有视觉与计算机操作能力。但权重只承诺「即将发布」,目前只能走腾讯云托管。Inkling 的优势是权重已经到手、Apache 2.0 可商用;Hy4 的优势是终端任务分数——但 Hy4 并不便宜:输出价 $2.50 高于 Inkling 的 $1.00,输入价 $0.83 也高于 Inkling 的 $0.30。
AA 指数 31 对 27.8,Inkling 领先;但 Terminal-Bench 4.0 是 13.1% 对 32.8%,Inkling 大幅落后。EnterpriseBench-CoreCraft 上 Inkling 71.8% 对 GLM 的 46.7%,企业文档任务优势明显。两者都是轻量开源路线,选型看任务类型:企业文档与视觉选 Inkling,终端 Agent 选 GLM。
Ripple-65B 是 11 月 4 日发布的 65B 稠密开源模型(Apache 2.0),Terminal-Bench 2.1 得 80.52,号称超过 500B–975B 的 MoE;Together 托管 $0.20/$0.60,比 Inkling 更便宜。但注意三点:第一,80.52 是 Terminal-Bench 2.1,与 Inkling 的 4.0 分数不能直接比;第二,Ripple 自认在 SWE-bench Verified、DeepSWE 等测试上落后;第三,Plotly 数据分析基准上,Ripple 是美国开源模型里除 Inkling 外唯一统计陷阱全对的——两者在数据分析上是同一档。65B 稠密的部署门槛也远低于 594B MoE,这是 Ripple 的实际优势。
分数之外,获取渠道也是选型因素。Inkling 2 Small 在 OpenCode 上有免费变体 inkling-2-small-free(限时),在 OpenRouter 上也有免费变体;Google Trends 显示 opencode 是 Inkling 2 Small 的热门相关查询之一(7 天相关查询第 3 位),说明不少用户正是通过 OpenCode 第一次接触这个模型。权重已开源 + 多家托管同价 + 免费入口,这个组合在同期开源模型里算齐全的——Hy4 的权重还没到,Kimi 与 DeepSeek 的免费入口各不相同,选型时值得把「能不能免费试」算进去。
参考来源:本文为本站原创综合整理,对照数据核对自 Artificial Analysis Inkling 2 Small 发布分析(2026-11-05);各对手分数来自其官方发布数据,见专题页来源区
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