同步自 OpenRouter · 337 个模型 · source=openrouter · 2026-08-01T19:49:22.320Z
Inkling
thinkingmachines/inkling
Inkling 是 Thinking Machines Lab 于 2026 年 7 月发布的首款开源权重模型,采用 975B 总参数、41B 激活参数的 Mixture-of-Experts 架构,支持最高 1M 上下文窗口。原生接受文本、图像和音频输入,输出文本,训练数据包含 45 万亿 token 的多模态内容。它在通用推理、编码、Agent 工具使用、RAG 和指令遵循方面表现突出,适合多语言对话与多模态分析场景。模型设计强调可微调性与不确定性校准,而非追求单一基准最优,适合开发者进行领域适配与定制。接入 OpenRouter 等平台即可使用,具体性能与兼容性以厂商及网关为准。
Thinking Machines Lab 开源权重多模态 MoE 模型,专注推理、编码与 Agent 应用。

inkling
Thinking Machines Lab · 知识库 159 模 / 31 族
Thinking Machines Lab 开源权重多模态 MoE 模型,专注推理、编码与 Agent 应用。
Inkling 是 Thinking Machines Lab 于 2026 年 7 月发布的首款开源权重模型,采用 975B 总参数、41B 激活参数的 Mixture-of-Experts 架构,支持最高 1M 上下文窗口。原生接受文本、图像和音频输入,输出文本,训练数据包含 45 万亿 token 的多模态内容。它在通用推理、编码、Agent 工具使用、RAG 和指令遵循方面表现突出,适合多语言对话与多模态分析场景。模型设计强调可微调性与不确定性校准,而非追求单一基准最优,适合开发者进行领域适配与定制。接入 OpenRouter 等平台即可使用,具体性能与兼容性以厂商及网关为准。
Inkling is an open-weight multimodal mixture-of-experts model from Thinking Machines Lab, with 41B active parameters out of 975B total. It is designed for general-purpose reasoning, coding, agentic and tool-use systems,...
- Thinking Machines Lab 开源权重多模态 MoE 模型,专注推理、编码与 Agent 应用。
- 归并版本 2 个
- 975B 总参数 / 41B 激活 MoE 架构(2026 年 7 月首发版本),非 1.5 或 0.9B 等小型模型。
适用场景
- 企业数据微调与Agent开发
- 金融预测与世界事件建模
- 多模态交互式应用
- 代码与工具调用场景
能力 / 优势
- 开放权重支持深度定制
- 高效MoE与长上下文
- Tinker平台微调便利
边界 / 不适合
- 最佳性能依赖特定微调
- 非最大参数规模前沿模型
接入提示:OpenAI 兼容 API;OpenRouter 短 ID thinkingmachines/inkling;测速入口可通过 OpenRouter 平台或厂商 Tinker 进行。
常见问题
Inkling 支持哪些输入模态?
原生支持文本、图像和音频输入,输出为文本。
模型参数量如何?
总参数 975B,推理时激活约 41B,采用 MoE 设计以平衡性能与效率。
适合本地部署吗?
开源权重,可下载微调;大规模部署需集群资源,推荐通过 OpenRouter 等托管服务。
与闭源模型相比定位如何?
强调可定制与多模态基础,而非单一最强性能,适合二次开发。
历史版本 / 相关变体
| 版本 | 模型 | 参数 | 来源 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| — | Inkling Small thinkingmachines/inkling-small | — | OpenRouter | |
| —当前 | Inkling thinkingmachines/inkling | — | OpenRouter |
定价与限制
| 输入 | $1.00 / 百万 tokens |
| 输出 | $4.05 / 百万 tokens |
| 缓存读 / 写 | $0.170 / — |
| 最大输出 | — |
| 输入模态 | text, image, audio |
| 输出模态 | text |
| HF | thinkingmachines/Inkling |
支持参数
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