Granite 4.2 30B 对比 Ling 3.1 Flash 1019
哪个更划算： Granite 4.2 30B 通过 IBM 或 Ling 3.1 Flash 1019 通过 InclusionAI？来自 Artificial Analysis 和其他来源的情报、总基准测试成本和端到端时间，快照 2026-10-26。
需要权衡
结论
取决于你的预算
Ling 3.1 Flash 1019 的得分高 31.2 分（43.9 对 12.7），但运行基准测试的成本为对方的 14×（$1552 对 $111；成本档次：高端 对 中端）。 两者在同一预算下并非替代品：需要高于 12.7 的智能时选 Ling 3.1 Flash 1019，12.7 已足够时选 Granite 4.2 30B。
| 指标 | Granite 4.2 30B | Ling 3.1 Flash 1019 | 差异 |
|---|---|---|---|
| 智能分（越高越好） | 12.7 | 43.9 | +245.7% Ling 3.1 Flash 1019 智能高 3.5 倍 |
| AA 总成本（越低越好） | $110.83 | $1,551.81 | +1300.2% Ling 3.1 Flash 1019 贵 14 倍 |
| 端到端时间（越低越好） | 65.24s | 未公布 | — 无法比较 |
| 每 100 万个代币的价格（输入/输出） | $0.16 / $0.65 | $0.30 / $0.90 | |
| 输入类型 | 文本 | 文本 |
Ling 3.1 Flash 1019 对 Granite 4.2 30B：智能 高 245.7%，运行 AA 基准测试的成本 高 1300.2%，以及端到端时间数据不完整。
今天的Pareto frontier
与帕累托前沿比较
- Granite 4.2 30B 超出边界：以相同或更低的成本， MiMo-V2.6-Flash $110 的得分为 37.90。
- Ling 3.1 Flash 1019 超出边界：以相同或更低的成本， GPT-6.1 Sol (Max) $1082 的得分为 51.80。
Granite 4.2 30BLing 3.1 Flash 1019今天的Pareto frontier可下载权重模型前沿（open-weights frontier）所有其他模型
一对一对比