Thinking Machines выпустила Inkling: новый лидер среди открытых моделей США
Открытые веса американской лаборатории Thinking Machines обошли предыдущие аналоги в тестах кодинга и математики.
Компания Thinking Machines выпустила Inkling, новую ведущую модель открытых весов США, дебютировавшую на 41-м месте в индексе искусственного анализа интеллекта.
Компания Thinking Machines ранее уже выпускала исследовательские предварительные версии моделей, и это их первый выпуск модели на промышленном языке. Модель имеет общее количество параметров 975B, имеет 41B активных параметров и принимает модальности ввода текста, изображения и аудио. Модель доступна через API платформы Thinking Machines Tinker (контекстное окно 256 КБ), а веса доступны на HuggingFace (контекстное окно 1M).
Ключевые результаты
➤ Inkling дебютирует на 41-м месте в индексе искусственного интеллекта, что делает его ведущим продуктом лаборатории США по открытым весам. Inkling набирает на 3 балла выше по индексу интеллекта (41), чем предыдущая ведущая модель США с открытыми весами Nemotron 3 Ultra (38), а также опережает Gemma 4 31B (29) и gpt-oss-120b (24).
➤ Inkling выделяется своей агентской производительностью. Он имеет более высокий балл, чем Kimi K2.6 и DeepSeek v4 Flash, как по GDPval-AA v2, так и по 𝜏³-Banking: Inkling получает рейтинг Elo 1238 по GDPval-AA v2, что выше, чем у Kimi K2.6 (1190) и DeepSeek v4 Flash max (1189), и набирает 24% по 𝜏³-Banking, выше, чем у Kimi. K2.6 (21%) и чуть выше DeepSeek v4 Flash max (23%)
➤ Inkling более эффективен по сравнению с лидерами открытых весов. Inkling в среднем выдает 25 000 токенов на задачу индекса интеллекта по сравнению с 43 000, 38 000 и 37 000 у GLM-5.2 (макс.), Kimi K2.6 и DeepSeek v4 Pro (макс.) соответственно.
➤ Inkling изначально поддерживает мультимодальные входные изображения и аудио, что является ключевым отличием моделей с открытым весом. Inkling поддерживает текстовые, графические и аудиовходы. Изображения и видео кодируются с помощью иерархического кодировщика патчей, а звук — с помощью кодирования дискретных токенов, при этом все модальности проецируются в общее скрытое пространство и совместно обрабатываются декодером.
Дополнительные сведения о модели
➤ Размер: 975 байт (41 байт активных) параметров.
➤ Способы ввода: текст, изображение и аудио (вывод текста).
➤ Контекстное окно: 256 тыс. токенов на Tinker, модель открытых весов поддерживает 1 млн.
➤ Цена за 1 миллион токенов (контекстное окно 64 000): 1,87 доллара США на входе / 0,374 доллара США в кэше / 4,68 доллара США на выходе.
➤ Цена за 1 миллион токенов (контекстное окно 256 000): 3,74 доллара США на входе / 0,748 доллара США в кэше / 9,36 доллара США на выходе.
Inkling получил рейтинг Elo 1238 на GDPval-AA v2, что выше, чем у Kimi K2.6 (1190) и DeepSeek v4 Flash max (1189).
Inkling более эффективен в отношении токенов по сравнению с лидерами открытых весов: в среднем на каждую задачу индекса интеллекта приходится 25 000 токенов по сравнению с 43 000, 38 000 и 37 000 у GLM-5.2 (макс.), Kimi K2.6 и DeepSeek v4 Pro (макс.) соответственно.
Inkling получает +2 балла по шкале AA-Всезнание, что ниже ведущих моделей с открытыми весами, но выше других моделей с открытыми весами в США, за ним следует Nemotron 3 Ultra (-1). Инклинг имеет 40% точности и 63% скорости галлюцинаций.
Полная информация о выступлениях Inkling
Дополнительную информацию и тесты см. в разделе «Искусственный анализ»
