支援多模態輸入
Inkling 是一個多模態自回歸 Transformer，可接受文字、圖片與音訊，並產生文字輸出。模型卡說明它適用於英文及其他語言，以及多種程式語言。
概覽
Inkling 是 Thinking Machines Lab 的開放權重多模態模型。它被定位為通用基礎模型，可接受文字、圖片與音訊輸入並產生文字輸出，支援英文、其他語言與多種程式語言。
模型卡將 Inkling 描述為一個 66 層、僅解碼器的 Transformer，採用稀疏 Mixture-of-Experts 路由，總參數為 975B、啟用參數為 41B，且上下文視窗最高可達 1M tokens。Thinking Machines 將其定位為可自訂的基礎模型，供開發者建立對話系統、代理式工作流程、程式設計工具與檢索增強應用。
Inkling 以 Apache 2.0 授權的開放權重形式發佈，可透過 Hugging Face 取得，並可在 Tinker 上微調。發佈材料也提到同系列中較輕量的 Inkling-Small 作為預覽版本，但來源頁面強調 Inkling 才是主要發布。
功能
稀疏 MoE 架構
此模型採用稀疏 Mixture-of-Experts 架構，總參數為 975B，啟用參數為 41B。根據模型卡，每個 token 會路由到 256 個專家中的 6 個，以及 2 個共享專家。
長上下文處理
Inkling 支援最多 1M tokens 的上下文視窗，適合長篇文件與長對話工作流程。
可控的推理投入
發佈文章指出，Inkling 透過可控的思考投入在成本與效能之間取得平衡。這使它成為一個可依任務不同而採用不同推理投入程度的基礎模型。
透過 Tinker 進行微調
Inkling 可在 Tinker 上進行微調，而 Tinker 的產品頁將訓練說明為四個函式：forward_backward、optim_step、sample 和 save_state。
多種存取方式
模型卡說明權重可透過 Hugging Face 取得，模型也可經由 Tinker 與第三方推理供應商存取。
使用案例
多模態助理
開發者可以建立聊天機器人或助理型產品，讓它們不僅能回應文字提示，也能在同一對話中理解圖片或音訊。
開發者應用
從事程式碼副駕駛、工具使用型代理，或檢索增強系統的團隊，可以將 Inkling 作為通用基礎模型，用於後續調整與整合。
模型自訂
研究人員與產品團隊可以在 Tinker 上微調開放權重，以將模型調整為特定行為或工作流程，例如自訂回應風格或特定領域任務。
長上下文工作流程
需要處理長文件、冗長對話，或跨多輪延伸上下文的應用程式，可以利用此模型 1M-token 的上下文視窗。
部署規劃
評估開放權重部署選項的組織，可以利用模型卡中的 checkpoint 與硬體指引，在自有系統或支援的供應商上規劃推理。
Pros and Cons
Pros
- 在單一通用模型中支援文字、圖片與音訊輸入。
- 開放權重與 Apache 2.0 授權使模型可用於研究與下游自訂。
- 最高 1M tokens 的長上下文支援，擴大了其在長文件與代理工作流程中的用途。
- Tinker 提供了有文件說明的微調路徑，包含基本的訓練與續接 API 工作流程。
- 模型卡提供具體的部署指引，包括 checkpoint 格式與硬體需求。
Cons
- 來源資料未包含定價細節，因此從目前提供的公開頁面無法看出商業模式。
- 在本機執行 BF16 checkpoint 需要大量硬體；模型卡指出此格式至少需要 2 TB 的彙總 VRAM。
FAQ
Inkling 是如何發佈與提供的？
Inkling 以開放權重模型形式提供，權重可透過 Hugging Face 取得，模型也可經由 Tinker 與第三方推理供應商存取。公告與模型卡指出，其定位是供下游開發者使用，而非面向一般消費者的聊天應用程式。
Inkling 可以接受哪些輸入，並輸出什麼？
模型卡說明，Inkling 可接受文字、圖片與音訊輸入，並產生文字輸出。它的設計用途涵蓋通用對話、指令遵循、程式碼、代理式工作流程，以及檢索增強生成系統。
Inkling 的微調如何運作？
Tinker 是用來微調 Inkling 的訓練 API。模型卡指出 Inkling 可在 Tinker 上進行微調，而發佈文章則描述了如何使用 Tinker 撰寫、執行並評估自我微調工作，再更新目前啟用的權重。
Inkling 的核心模型特性是什麼？
模型卡將 Inkling 描述為一個 66 層、僅解碼器的 Transformer，採用稀疏 Mixture-of-Experts 路由。它共有 975B 總參數、41B 啟用參數，並支援最多 1M tokens 的上下文視窗。
Inkling 或 Tinker 有公開的定價資訊嗎？
來源資料未提供定價資訊。定價網址目前回傳 404 找不到頁面。
Quick Facts
- 類別
- 開放權重多模態模型
- 供應商
- Thinking Machines Lab, Inc.
- 發布日期
- 2026 年 7 月 15 日
- 授權
- Apache 2.0
- 輸入
- 文字、圖片、音訊
- 輸出
- 文字
Inkling 替代品
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