Context Window
—
Preço Input/1M
$0.30
Preço Output/1M
$2.50
Parâmetros
—
Velocidade
125 tok/s
Latência (TTFT)
1.8s
Resultados do Ring-2.6-1T nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench Hard | 29.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| SciCode | 42.0 | 100.0 | — |
| AA Coding Index | 33.3 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA-LCR | 64.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 38.5 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 86.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API |
| IFBench | 45.0 | 100.0 | — |
| HLE | 18.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Tau²-Bench | 92.0 | 100.0 | — |
O Ring-2.6-1T é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela InclusionAI, classificado como modelo de text. Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da InclusionAI.
O Ring-2.6-1T é cobrado por uso, com preço de US$ 0.3/1M tokens de input e US$ 2.5/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Ring-2.6-1T em reais fica em torno de R$ 1.85/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
O Ring-2.6-1T foi avaliado em 9 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Long Context, overall, Reasoning, Tool Use. Os resultados mostram performance excepcional nas avaliações disponíveis.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
O Ring-2.6-1T é especializado em text, oferecendo capacidades avançadas para criação e processamento de conteúdo text.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Ring-2.6-1T compete diretamente com modelos de nível similar. A InclusionAI compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Ring-2.6-1T suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
O Ring-2.6-1T é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela InclusionAI. É um modelo do tipo text.
O Ring-2.6-1T custa US$ 0.3/1M tokens de input e US$ 2.5/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Ring-2.6-1T, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Nos benchmarks disponíveis, o Ring-2.6-1T obteve scores como: Terminal-Bench Hard: 29/100, SciCode: 42/100, AA Coding Index: 33.3/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Não, o Ring-2.6-1T é um modelo proprietário da InclusionAI. Ele está disponível via API cloud. Para alternativas open source, confira nosso ranking de modelos open source.
Última atualização: 29 de maio de 2026 • Ver metodologia →