أطلق مختبر الآلات المفكرة (Thinking Machines Lab) إنكلنغ، وهو أول نموذج يتم تدريبه من الصفر مع أوزان مفتوحة متاحة للضبط الدقيق. يتميز النموذج بأنه محوّل مزيج من الخبراء (Mixture-of-Experts transformer) يحتوي على 975 مليار معلمة إجمالاً و41 مليار معلمة نشطة، ويدعم نافذة سياق تصل إلى مليون رمز (token).
- استغل التدريب المسبق 45 تريليون رمز من النصوص والصور والصوت والفيديو.
- يقبل مدخلات نصية وصورية وصوتية، لكنه يُخرج نصوصاً بصيغة UTF-8 فقط.
- يتضمن الهيكل محوّل decoder-only بـ66 طبقة مع طبقات تغذية أمامية متفرقة من نوع MoE تتبع تصميم DeepSeek-V3.
- يتميز إنكلنغ بجهد تفكير قابل للتحكم، مما يسمح للمستخدمين بضبط ميزانيات الرموز عبر رسائل النظام أو وسائط استدعاء API.
- يستهلك ثلث عدد الرموز التي يستخدمها Nemotron 3 Ultra لتحقيق نفس الأداء على Terminal Bench 2.1.
- يوجد متغير أصغر هو Inkling-Small (بإجمالي 276 مليار ومعالج نشط بـ12 مليار) قيد الاختبار وسيتم نشر أوزانه لاحقاً.
يوفر النموذج تكلفة وزمن استجابة قابلين للضبط لكل استدعاء عبر آلية الجهد القابلة للتحكم، مما يجعله أساساً مخصصاً لخطوط الأنابيب الوكيلية (agentic pipelines).