Thinking Machines Lab a lancé Inkling, sa première famille de modèles de base open-weights entièrement publiée. Ce lancement positionne le modèle comme une base multimodale personnalisable plutôt que comme un flagship optimisé pour les benchmarks.
- Inkling est un transformateur Mixture-of-Experts avec 975 milliards de paramètres au total et 41 milliards de paramètres actifs.
- Il prend en charge une fenêtre de contexte allant jusqu'à 1 million de tokens et a été pré-entraîné sur 45 billions de tokens de texte, d'images, d'audio et de vidéo.
- Le modèle raisonne nativement sur le texte, les images et l'audio tout en équilibrant coût et performance grâce à un effort de réflexion efficace.
- Une variante plus légère, Inkling-Small, est également disponible avec 12 milliards de paramètres actifs pour réduire les coûts et la latence.
- Le lancement inclut un support immédiat sur la plateforme Tinker et une compatibilité large avec l'écosystème day-0 via des outils comme vLLM, SGLang et Hugging Face.
L'entreprise souligne qu'il s'agit d'un fondement day-1 destiné à un usage pratique et à la personnalisation, servant de base pour les itérations futures plutôt que comme une poussée vers sa frontière finale.