Inkling 2 Small Free

Inkling 2 Small Free 属于 OpenCode 的 ling 模型家族，2026-11-05 发布，权重不开源，通过线上接口提供服务。它主要降低长资料处理和多模态输入的接入成本：上下文窗口为 1048576 tokens，单次最多输出 131072 tokens，可以一次性读入整本手册或整段代码库内容后直接成稿，省去反复切片、拼接的流程。输入侧接受文本与图像，输出只有文本，适合读图问答、扫描件理解后转写文字结论的工作流。能力项覆盖推理、工具调用、附件输入与温度调节；接入 Agent 或自动化脚本时，可直接挂载工具并调整随机性。官方价格为输入、输出、缓存读均为 0，本站目前仅收录 models.dev 一个平台（含其 opencode 入口），暂无第三方跑分。从命名看，Small 与 Free 指向轻量、零成本的试验定位，与旗舰主力模型相比更强调易接入。

选型建议需要百万级上下文、图像输入且预算为零时可以先试用它；若要求开源权重、本地部署或有公开跑分背书，则不宜作为主选。

• 通读长篇合同或技术文档，输出结构化摘要与风险条目
• 上传图表截图，让模型转写为文字结论与数据说明
• 在 Agent 流程中挂载工具调用，完成检索后直接成稿
• 做免费原型验证，与同门免费模型对比后再定选型
• 处理超长对话或代码片段，一次性完成归纳与改写

厂商未公开参数量、层数与训练细节，可确认的是长上下文与图文输入已被产品化。

• 输入输出接受文本与图像输入，只输出文本，适合读图问答、文档解析后直接生成文字结论的场景。
• 长上下文上下文窗口 1048576 tokens、单次最多输出 131072 tokens，可一次容纳长篇资料并给出较长成稿。
• 调用能力支持推理、工具调用与温度调节，便于接入工作流，并按任务调整输出稳定性或发散度。
• 披露程度开源权重为否，参数量与网络结构未公布，公开资料较少，架构细节难以进一步核实。

开源权重

否

模型家族

ling

本站未收录公开跑分，性能只能依据能力项与上下文规格做定性判断。

• 强项百万级上下文叠加图文混合输入，在长文档通读、多轮工具调用类任务上更有发挥空间。
• 短板缺少公开跑分佐证，复杂推理与图像理解的实际水准没有可比数据，需自行小样本验证。
• 输出长度单次输出上限 131072 tokens，长报告、长代码一次成稿时被截断的风险相对更低。
• 适合更适合作为免费的长文本处理与原型验证通道，不宜直接当作高稳定性要求的生产主模型。

输入、输出、缓存读三项报价均为 0，属于 OpenCode 免费档模型，成本压力主要来自 token 消耗而非单价。

• 价格定位输入 0、输出 0、缓存读 0 美元/百万 tokens，官方标价即免费，无阶梯计费与隐藏档位。
• 横向对比Muse Spark 1.2/1.3 Free、Crouton Alpha Free 等同门免费模型报价一致，选型应看能力与上下文而非价格。
• 平台差价本站仅收录 models.dev 一个平台，其 opencode 入口报价相同，均为免费，不存在跨平台价差。
• 省钱思路免费不等于零成本，长上下文会放大 token 消耗与等待时间，按任务裁剪输入更实际。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 免费 / 免费（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径跑分一栏为空，本站未收录该模型的公开评测，任何性能判断都只能定性参考。
• 边界上下文与输出上限虽大，超长输入仍会增加耗时；图像仅作输入，输出不包含图片。
• 开放性权重不开源，无法本地部署或自行微调，使用依赖厂商线上服务与工具调用接口。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。