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inkling

Inkling 是由 Thinking Machines Lab 推出的超大规模混合专家(MoE)多模态模型。虽然总参数量达到了惊人的 975B,但通过 MoE 架构设计,每次推理仅需激活 41B 参数,这在保持顶尖推理能力的同时,极大地优化了响应效率。它不仅在逻辑推理和代码编写上表现出色,更针对 Agent(智能体)和工具调用场景进行了深度优化,非常适合开发者构建复杂的自动化工作流。对于追求长文本处理能力的用户,它支持高达 1M 的上下文窗口,能轻松吞下整本书或大型代码库。如果你正在寻找一个能替代闭源模型、且具备极强工程落地能力的开源权重模型,Inkling 是一个不容忽视的高性能选择。

thinkingmachinestext generation
01 / 模型卡片

模型卡片

Inkling 是由 Thinking Machines Lab 推出的超大规模混合专家(MoE)多模态模型。虽然总参数量达到了惊人的 975B,但通过 MoE 架构设计,每次推理仅需激活 41B 参数,这在保持顶尖推理能力的同时,极大地优化了响应效率。它不仅在逻辑推理和代码编写上表现出色,更针对 Agent(智能体)和工具调用场景进行了深度优化,非常适合开发者构建复杂的自动化工作流。对于追求长文本处理能力的用户,它支持高达 1M 的上下文窗口,能轻松吞下整本书或大型代码库。如果你正在寻找一个能替代闭源模型、且具备极强工程落地能力的开源权重模型,Inkling 是一个不容忽视的高性能选择。

模型类型text generation
提供方thinkingmachines
许可状态API
02 / 文件与版本

模型文件与版本

模型卡片当前详情页记录的模型说明与元数据
已收录
来源仓库https://openrouter.ai/thinkingmachines/inkling
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版本信息请以来源仓库的最新版本为准
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03 / 模型下载

模型下载

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04 / 使用方法

如何使用

  1. 01
    步骤 1

    阅读模型卡片和来源信息。

  2. 02
    步骤 2

    从小型、非敏感任务开始评估。

  3. 03
    步骤 3

    核对输出质量、许可和使用限制。

  4. 04
    步骤 4

    验证通过后再纳入工作流。

05 / 讨论

讨论与反馈

这里保留讨论入口,方便继续核对来源、使用体验和维护状态。

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