Patrick Zandl
Vibecoding.cz
Patrick Zandl o agentním vývoji
Workshopy
I
Inclusionai 8. 5. 2026

inclusionAI: Ring-2.6-1T (free)

inclusionai/ring-2.6-1t:free

Extrémně výkonný a bezplatný MoE model optimalizovaný pro agenty a programování, jehož hlavní zbraní je obrovský limit pro generování výstupu.

✦
Killer Feature Bezkonkurenční limit 65 536 výstupních tokenů v kombinaci s nulovou cenou za inferenci.
⚠
Skryté riziko Absence multimodálních schopností omezuje jeho použití v moderních aplikacích, které vyžadují interakci s vizuálním obsahem.
$0 / 1M vstup
$0 / 1M výstup
262k kontext
66k max výstup
Vyzkoušet na OpenRouter
text text Agentní workflowProgramováníPoužívání nástrojů (Tool use)

📊 Orientační hodnocení

💻 Programování
88
Výborný
🤖 Agenti
90
Výborný
🧠 Reasoning
85
Výborný
📏 Kontextové okno
75
Dobrý
💰 Cena/Výkon
100
Výborný

Uvedená čísla jsou odhad LLM analyzátoru na základě popisu modelu, nikoli měřené benchmarky. Pro tento model jsme zatím nenašli dostatek publikovaných benchmarků k výpočtu VibeCode skóre.

⚖️ Porovnání s konkurencí

Model Cenové srovnání Poznámka
Inclusionai Ring-2.6-1T (free)
← Právě prohlížíte —
Google gemma-4-26b-a4b-it:free
Stejná cena (oba modely jsou zdarma) Oba modely nabízejí 262k kontext zdarma. Ring-2.6-1T má však výrazně větší celkovou kapacitu parametrů (1T vs 26B) a masivní výstupní okno, což mu dává výhodu v komplexním reasoning a programování.
DeepSeek deepseek-v4-flash
Ring je zdarma, DeepSeek stojí $0.14/$0.28 za 1M tokenů DeepSeek nabízí 4x větší kontextové okno (1M tokenů) a je extrémně levný, ale Ring-2.6-1T vítězí nulovou cenou a lepším přizpůsobením pro generování extrémně dlouhých výstupů (65k tokenů).
MistralAI mistral-small-2603
Ring je zdarma, Mistral stojí $0.15/$0.60 za 1M tokenů Mají shodné kontextové okno (262k). Ring-2.6-1T je díky 1T parametrům pravděpodobně silnější v logickém uvažování a je zcela zdarma, zatímco Mistral může nabídnout stabilnější latenci pro produkční nasazení.

🎯 Rozhodovací pomocník

✓

Použij když...

  • Autonomní generování a refaktoring rozsáhlých repozitářů kódu
  • Komplexní agentní workflow vyžadující vícenásobné použití nástrojů
  • Hromadné zpracování textových dat s nulovými náklady
✗

Nepoužívej když...

  • Úlohy vyžadující analýzu obrázků nebo videa
  • Analýza extrémně dlouhých dokumentů přesahujících 260k tokenů
Ideální pro:
Vývojáři AI agentůProgramátoři a softwaroví inženýřiVýzkumníci s omezeným rozpočtem

💪 Silné a slabé stránky

+ Silné stránky

Cena/Výkon

Model je poskytován zcela zdarma ($0.00 za vstup i výstup), což je u modelu s 1T parametry bezprecedentní.

Výstupní kapacita

Podporuje generování až 65 536 výstupních tokenů v jednom volání, což je zásadní výhoda pro autonomní programování.

Efektivita

Díky MoE architektuře využívá pouze 63B aktivních parametrů při inferenci, což zajišťuje rozumnou latenci při zachování vysoké kapacity uvažování.

− Slabé stránky

Modalita

Model podporuje pouze text-to-text operace, zcela chybí schopnost zpracování obrazu (vision).

Kontextové okno

Kapacita 262 144 tokenů je sice dostatečná pro většinu úloh, ale zaostává za standardem 1M+ tokenů u prémiových modelů z konce roku 2025.

📝 Detailní popis

Ring-2.6-1T je myšlenkový model o velikosti 1T parametrů se 63B aktivními parametry, vytvořený pro pracovní postupy agentů v reálném světě, které vyžadují jak silné schopnosti, tak provozní efektivitu. Je optimalizován pro kódovací agenty, nástroje…

Unikátní charakteristiky

Ring-2.6-1T je masivní MoE model s 1 bilionem parametrů, který je poskytován zcela zdarma. Vyniká především obrovským limitem pro výstupní tokeny (65 536), což jej činí ideálním pro generování rozsáhlých kódových bází a komplexních agentních úloh.

Silné stránky

Cena/Výkon

Model je poskytován zcela zdarma ($0.00 za vstup i výstup), což je u modelu s 1T parametry bezprecedentní.

Výstupní kapacita

Podporuje generování až 65 536 výstupních tokenů v jednom volání, což je zásadní výhoda pro autonomní programování.

Efektivita

Díky MoE architektuře využívá pouze 63B aktivních parametrů při inferenci, což zajišťuje rozumnou latenci při zachování vysoké kapacity uvažování.

Slabé stránky

Modalita

Model podporuje pouze text-to-text operace, zcela chybí schopnost zpracování obrazu (vision).

Kontextové okno

Kapacita 262 144 tokenů je sice dostatečná pro většinu úloh, ale zaostává za standardem 1M+ tokenů u prémiových modelů z konce roku 2025.

🔗 Další modely od Inclusionai

Ling-2.6-flash (free) Ling-2.6-1T (free)