Inkling-Small — компактная версия открытой модели Thinking Machines Lab

Inkling-Small — более компактная модель Thinking Machines Lab, представленная 30 июля 2026 года. Это Mixture of Experts на 276 млрд параметров, из которых на каждом шаге активируются около 12 млрд. Компания позиционирует её как более экономичный вариант Inkling: в ряде собственных тестов младшая модель показывает сопоставимые результаты при меньших вычислительных затратах.

Возможности Inkling-Small

Модель принимает текст, изображения и аудио, поддерживает контекст до 1 млн токенов и подходит для разработки приложений, диалога и работы с инструментами. Уровень рассуждения можно настраивать, чтобы найти баланс между качеством, задержкой и расходом вычислений. Это полезно в системах, где лёгкие запросы не должны запускать максимально затратный режим.

Почему модель меньше, но не просто урезана

Thinking Machines сообщает, что для Inkling-Small изменила данные и рецепт предварительного обучения. Затем команда продолжила постобучение и обучение на агентных задачах. Поэтому её соотношение размера и качества — результат отдельной работы над моделью, а не только удаления параметров из старшей версии. Сравнения производительности при этом основаны на тестах самой компании.

Inkling-Small и Inkling

Старшая Inkling содержит 975 млрд параметров и активирует около 41 млрд. Inkling-Small примерно вчетверо меньше по общему числу параметров, но сохраняет ту же направленность на мультимодальность и агентную работу. Обе модели выпущены с открытыми весами; требования к локальному запуску всё равно зависят от формата и оборудования.

Для кого она предназначена

Inkling-Small рассчитана на разработчиков, которым нужно интегрировать модель в собственные приложения или экспериментировать с агентами. О линейке и команде, стоящей за ней, рассказывает страница Thinking Machines Lab в Вики Futuretools.