Thinking Machines выпустила мультимодальную модель Inkling с открытыми весами

Thinking Machines выпустила свою первую модель с открытыми весами — Inkling. Это сильнейший релиз среди американских открытых решений. Модель получила архитектуру на 975 млрд параметров, из которых при каждом запросе активны только 41 млрд. Inkling изначально мультимодальна: она нативно принимает и обрабатывает текст, изображения и аудио.
В свежем рейтинге Artificial Analysis Intelligence Index новинка набрала 41 балл, став лидером среди американских open-weights моделей. Тестирование включало сложные метрики вроде агентской работы, программирования и оценки фактических знаний без галлюцинаций. Inkling показала отличный баланс между стоимостью токенов, качеством логического вывода и скоростью первой генерации.
Разработчики предлагают два варианта использования. Быстрый доступ открыт через API фирменной платформы Tinker с окном контекста на 256 тысяч токенов. Для тех, кто строит собственную инфраструктуру, веса выложены на Hugging Face с поддержкой огромного контекста до 1 млн токенов. Такой объем делает модель отличным инструментом для RAG-конвейеров и анализа гигантских массивов неструктурированных данных.
Поделиться:
Ещё из архива
Все публикации
Интервью с Владимиром Аюевым: графический язык бигтеха, студия SASHA и дизайн-образование
1 месяц назад
Jockey от TwelveLabs: ИИ-агент для семантического поиска по видеоархивам и извлечения метаданных
1 месяц назад
Архитектура винной этикетки: баланс наборного шрифта и каллиграфии в кейсе Winecraft
1 месяц назад
Оптимизация контекста в Claude Code: как работает кэширование промптов и за что мы платим
1 месяц назад
Архитектура памяти для LLM-агентов: от базового SQLite до Graph RAG
1 месяц назад