Inkling

新

关键功能

提供一个总参数 975B、激活参数 41B 的开放权重 MoE 模型。

支持最长 100 万 token 的上下文窗口。

原生在文本、图像、音频和视频数据上训练。

提供可控思考强度，用于平衡能力、延迟和 token 消耗。

支持智能体编码、工具使用、产物生成和长周期优化工作流。

支持通过 Thinking Machines Lab 的 Tinker 平台进行定制和微调。

包含更轻量的预览模型 Inkling-Small，并沿用相似训练方向。

报告了安全、校准、多模态、推理、编码和智能体基准结果。

该模型被设计为广泛适用的基础模型，而非只针对狭窄基准优化。它支持可控思考强度、智能体编码与工具使用、长上下文推理、原生视觉和音频理解、经校准的事实性行为、安全训练，以及在 Tinker 平台上的直接微调，使用户能够针对特定行为定制权重。

Inkling 适合希望获得可定制开放权重模型家族的开发者和研究人员，以便用于工作流、产品和交互式协作。公告展示了通过 Tinker 进行自我微调、一次生成 Web 应用、长周期迭代优化、多模态推理，以及与其他开源和闭源模型的基准比较。

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