Este modelo está obsoleto. Continuamos medindo seu desempenho, mas com menos frequência: a cada 18 horas em vez de a cada 6.

InclusionAI lançou uma versão mais recente, Ling 3.0 Tiny. Sugerimos considerá-la como alternativa.

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InclusionAI

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Open weights model

•

Released setembro de 2025

Análise de inteligência, desempenho e preço do Ling-mini-2.0

Name: Inteligência
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Experimente

InteligênciaUpdated

N/D

Artificial Analysis Intelligence Index

Desempenho

N/D

Tempo por tarefa do Intelligence Index (minutos)

Custo

Entrada -Saída -

N/D

Custo por tarefa do Intelligence Index

Verbosidade

N/D

Tokens de saída do Intelligence Index

Ling-mini-2.0 aceita entrada em texto, gera saída em texto e tem uma janela de contexto de 131k tokens.

Raciocínio	Não
Modalidade de entrada	Compatível com: texto
Modalidade de saída	Compatível com: texto
Janela de contexto	131k ~197 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12
Parâmetros totais	16.3B
Parâmetros ativos	1.4B Número de parâmetros ativos por token durante a inferência
Licença	MIT
Pesos do modelo	Hugging Face

As métricas são comparadas com modelos da mesma classe:

Modelos sem raciocínio → comparados apenas com outros modelos sem raciocínio
Modelos de raciocínio → comparados com modelos com e sem raciocínio
Modelos de pesos abertos → comparados apenas com outros modelos de pesos abertos da mesma classe de tamanho:

Muito pequeno: ≤4B parâmetros
Pequeno: 4B–40B parâmetros
Médio: 40B–150B parâmetros
Grande: >150B parâmetros

Modelos proprietários → comparados com modelos proprietários e de pesos abertos da mesma faixa de preço, usando uma proporção combinada de 3:1 entre os preços de entrada e saída:

<$0.15 por 1M de tokens
$0.15–$1 por 1M de tokens
>$1 por 1M de tokens

Updated

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

Tempo por tarefa

Inference time (minutes) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

Custo por tarefa

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

InteligênciaUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abertos vs. proprietários

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index vs. custo por tarefa

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: pontuação

O Openness Index avalia a abertura dos modelos em uma escala normalizada de 0 a 100 (quanto maior, mais aberto)

Custo

Custo por tarefa do Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

Custo de executar o Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Preços: acertos de cache, entrada e saída

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Janela de contexto

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)

Tamanho do modelo: parâmetros totais e ativos

Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

Mais detalhes

								Pesos
Ling-mini-2.0	InclusionAI	-	16.3B 1.4B ativos durante a inferência	131k	-	-	-	🤗	-

Mais lançamentos de InclusionAI

Perguntas frequentes

Perguntas comuns sobre o Ling-mini-2.0

O Ling-mini-2.0 foi lançado em 9 de setembro de 2025.

InclusionAI criou o Ling-mini-2.0.

Não, o Ling-mini-2.0 não é um modelo de raciocínio. Ele fornece respostas diretas, sem raciocínio em cadeia prolongado.

Ling-mini-2.0 aceita entrada em texto.

Ling-mini-2.0 permite saída em texto.

Não, o Ling-mini-2.0 não aceita imagens como entrada. Ele só consegue processar texto.

Não, o Ling-mini-2.0 não é multimodal. Ele aceita apenas entrada em texto.

Ling-mini-2.0 tem uma janela de contexto de 131k tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.

Sim, o Ling-mini-2.0 é um modelo de pesos abertos. Os pesos estão disponíveis publicamente e podem ser baixados para auto-hospedagem.

Ling-mini-2.0 tem 16.3B parâmetros (1.4B ativos).

Ling-mini-2.0 é um modelo de mistura de especialistas (MoE) com 16.3B parâmetros no total, mas apenas 1.4B parâmetros ativos são usados durante a inferência.

Ling-mini-2.0 foi lançado sob a licença MIT. Essa licença permite o uso comercial. Ver licença

Ling-mini-2.0 é um modelo de pesos abertos que pode ser auto-hospedado. Ver provedores

Ling-mini-2.0 é um modelo de pesos abertos que pode ser baixado e auto-hospedado. Comparar provedores

Análise de inteligência, desempenho e preço do Ling-mini-2.0

Resumo do modelo

InteligênciaUpdated

Desempenho

Custo

Verbosidade

Especificações técnicas

75 modelos nesta classe

Inteligência

Tempo por tarefa

Custo por tarefa

InteligênciaUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abertos vs. proprietários

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. custo por tarefa

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: pontuação

Custo

Custo por tarefa do Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Custo de executar o Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Preços: acertos de cache, entrada e saída

Cache Hit

Janela de contexto

Janela de contexto

Context Window for RAG

Context Window

Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)

Tamanho do modelo: parâmetros totais e ativos

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

Mais detalhes

Mais lançamentos de InclusionAI

Perguntas frequentes

Quando o Ling-mini-2.0 foi lançado?

Quem criou o Ling-mini-2.0?

O Ling-mini-2.0 é um modelo de raciocínio?

Quais modalidades de entrada o Ling-mini-2.0 aceita?

Quais modalidades de saída o Ling-mini-2.0 aceita?

O Ling-mini-2.0 consegue processar imagens?

O Ling-mini-2.0 é multimodal?

Qual é a janela de contexto do Ling-mini-2.0?

O Ling-mini-2.0 é de código aberto?

Quantos parâmetros o Ling-mini-2.0 tem?

Quais são os parâmetros ativos do Ling-mini-2.0?

Qual é a licença do Ling-mini-2.0?

O Ling-mini-2.0 está disponível por API?

Onde posso usar o Ling-mini-2.0?