Comparación de modelos
Compare Inkling y GLM-5.3 utilizando la misma rúbrica texto y razonamiento del proveedor. Sin puntuación misteriosa ni clasificación de referencia inventada.
Hechos comprobados 4 de septiembre de 2026
Indica tu uso. La estimación se actualiza al escribir.
Ejemplo: 6.000 tokens de entrada para 10 páginas y 500 para el resumen. La longitud varía; ajusta los valores.
Una ejecución envía tu entrada al modelo una vez y recibe una respuesta. Los tokens son fragmentos de texto: la entrada es lo que envías y la salida es la respuesta que recibes.
Las estimaciones excluyen impuestos, herramientas, almacenamiento/escritura de caché, cuotas gratuitas y descuentos personalizados. En imágenes solo incluyen la salida, no el prompt ni las referencias. Los modos de calidad varían. Los ajustes no listados no se consideran gratuitos.
Toma rápida
El gran modelo de pesos abiertos de Thinking Machines Lab para flujos de trabajo de razonamiento, codificación, herramientas, visión y audio personalizables.
Un modelo 975B es un proyecto de servicio serio incluso con escasa activación. Compare la ruta exacta alojada o autohospedada y no asuma que el contexto máximo de 1 millón del modelo está disponible en todos los proveedores.
Modelo de razonamiento abierto y de contexto largo de Z.ai para codificación, herramientas y trabajo de agencia en rutas autohospedadas y administradas.
Compare el punto de control y el host exactos, no solo el nombre del modelo. Los controles de contexto, producción máxima, velocidad, precio, registro y razonamiento pueden cambiar según la ruta.
Compara los hechos publicados
Los valores utilizan las unidades y límites publicados de cada proveedor. Un espacio en blanco significa que el proveedor no publicó un valor directamente comparable en las fuentes revisadas.
| Texto y razonamiento | Inkling | GLM-5.3 |
|---|---|---|
| ventana contextualMáximo contexto de trabajo y aviso combinado documentado por el proveedor. | Hasta 1 millón de tokens; Tinker ofrece 64K y 256K | Hasta 1,31 millones en OpenRouter; 1M en QwenCloud |
| Salida máximaLímite de respuestas publicado por el proveedor, cuando esté disponible. | No publicado por separado | Hasta 262,144 tokens en OpenRouter |
| límite de conocimientoÚltima fecha de conocimiento confiable publicada explícitamente por el proveedor del modelo. Las herramientas de búsqueda y conectadas pueden recuperar información más reciente pero no cambian el límite integrado del modelo. | No publicado | No publicado |
| Precio de entradaPrecio de lista estándar actual por millón de tokens de entrada, a menos que se indique lo contrario. | Depende del alojamiento | Desde $1,15 / 1 millón en OpenRouter |
| Precio de salidaPrecio de lista estándar actual por millón de tokens de salida, a menos que se indique lo contrario. | Depende del alojamiento | Desde $3,50 / 1 millón en OpenRouter |
| EntradasTipos de medios aceptados por el punto final del modelo enumerado. | Texto, imagen, audio. | Texto |
| Herramientas y agentesHerramientas nativas seleccionadas y capacidades de creación de agentes, no una lista exhaustiva. | Codificación agente, herramientas, visión asistida por Python, pensamiento controlable. | Herramientas, resultados estructurados, razonamiento controlable en rutas admitidas. |
como elegir
Comience con el trabajo que necesita completar y luego valide los detalles del costo, el acceso y la política en la ruta exacta de su proveedor.
Los pesos abiertos pueden autohospedarse, por lo que los datos de la solicitud permanecen en la infraestructura que usted controla. Tinker y las rutas alojadas por socios tienen términos de retención y uso de capacitación separados que se deben verificar con el proveedor seleccionado.
Los pesos autohospedados mantienen indicaciones dentro de la infraestructura que usted controla. QwenCloud dice que no retiene entradas ni salidas de API para capacitación; OpenRouter y otros proveedores aplican sus propias políticas de ruta.
Enlaces de proveedores y API
Preguntas frecuentes
Inkling: El gran modelo de pesos abiertos de Thinking Machines Lab para flujos de trabajo de razonamiento, codificación, herramientas, visión y audio personalizables. GLM-5.3: Modelo de razonamiento abierto y de contexto largo de Z.ai para codificación, herramientas y trabajo de agencia en rutas autohospedadas y administradas.
Considere Inkling cuando su prioridad sea Equipos que quieren un modelo de base adaptable de peso abierto. Considere GLM-5.3 cuando su prioridad sea Agentes de codificación de contexto largo. Pruebe ambos con sus propios datos y la ruta del proveedor antes de comprometerse.
No. Esta comparación alinea los datos publicados por el proveedor para la categoría Texto y razonamiento. No reclama un ganador universal ni combina puntuaciones de referencia de terceros incompatibles.
