inclusionAI: Ling-2.6-1T
Publié par InclusionAI le 23 avril 2026, inclusionAI: Ling-2.6-1T est un LLM très économique doté d’une fenêtre de contexte de 262 144 tokens. Sa tarification se situe 96% sous la moyenne des LLM similaires, avec un coût environ 73.3 fois inférieur à celui des modèles frontière.
Publié par InclusionAI le 23 avril 2026, inclusionAI: Ling-2.6-1T est un LLM très économique doté d’une fenêtre de contexte de 262 144 tokens. Sa tarification se situe 96% sous la moyenne des LLM similaires, avec un coût environ 73.3 fois inférieur à celui des modèles frontière.
Les résultats Benchable distinguent surtout ses performances en mathématiques et en suivi d’instructions. Les évaluations d’hallucinations, d’éthique et de classement des emails atteignent également leur plafond, mais les nombreux ex æquo limitent leur portée comparative. En connaissances générales, le classement est moins remarquable.
Caractéristiques
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Type | Grand modèle de langage (LLM) |
| Éditeur | InclusionAI |
| Poids | ▫ n.d. |
| Date de sortie | 23 avril 2026 |
| Multimodal | non |
| Fenêtre de contexte | 262 144 tokens |
| Modalités (entrée → sortie) | text → text |
Performances (benchmarks)
| Benchmark | Score | Rang (LLM) | Source | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|
| Benchable : Hallucinations (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 146 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Ethics (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 159 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Email Classification (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 163 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Instruction Following (Baseline) | 100,0 % | 1ᵉ / 163 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : General Knowledge (Baseline) | 99,1 % | 74ᵉ / 161 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Mathematics (Baseline) | 96,4 % | 7ᵉ / 140 | benchable | ✅ Mesuré |
| PinchBench : agentique (OpenClaw, 147 tâches) | 82,6 % | 5ᵉ / 19 | pinchbench | ✅ Mesuré |
| Benchable : Coding (Baseline) | 76,9 % | 127ᵉ / 162 | benchable | ✅ Mesuré |
| Benchable : Reasoning (Baseline) | 33,3 % | 136ᵉ / 155 | benchable | ✅ Mesuré |
Comment se situe-t-il ?
Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles sur chaque dimension évaluée, et à ses voisins de classement.
Benchable : Hallucinations (Baseline)
Benchable : Ethics (Baseline)
Tarifs
| Fournisseur | Entrée / 1M | Sortie / 1M | Cache lecture / 1M |
|---|---|---|---|
| NovitaAI | 0,075 $ | 0,625 $ | 0,015 $ |
Prix en dollars US par million de tokens.
Sa tarification se situe 96 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 73,3 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash).
Coût & vitesse agentiques
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Coût par exécution agentique — PinchBench (147 tâches) | 7 $ |
| Durée d'exécution — PinchBench | 3 h 59 min |
| Indice valeur/coût — PinchBench | 11,81 |
| Coût moyen par benchmark — Benchable | 0,01 $ |
| Latence moyenne par benchmark — Benchable | 2 min 22 s |
Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.
Notre analyse
Forces. inclusionAI: Ling-2.6-1T entre dans le top 10 du benchmark Mathematics (Baseline), avec la 7e place sur 140 modèles. Sur Instruction Following (Baseline), il partage la première place avec seulement deux autres modèles. La fenêtre de 262 144 tokens constitue un autre atout concret. Le positionnement tarifaire est particulièrement compétitif : les entrées coûtent 0,075 $ par million de tokens et les sorties 0,625 $. Le modèle est ainsi 96% moins cher que la moyenne des LLM similaires.
Limites et points d’attention. Plusieurs scores parfaits proviennent de benchmarks plafonnés. Sur Hallucinations (Baseline), le modèle partage la première place avec 45 autres modèles. Ils sont 71 autres sur Ethics (Baseline) et 9 autres sur Email Classification (Baseline). Ces résultats ne permettent donc pas de départager précisément les modèles concernés. General Knowledge (Baseline) constitue la faiblesse la plus visible : malgré un score brut de 99%, inclusionAI: Ling-2.6-1T occupe seulement le 74e rang sur 161. Il convient surtout aux usages qui privilégient une longue fenêtre de contexte, un coût réduit, le suivi d’instructions et les mathématiques.
Sources des données : OpenRouter (openrouter.ai) · LLM-Stats (llm-stats.com) · PinchBench (pinchbench.com) · Benchable.ai (benchable.ai).