Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Thinky · pașaport de model

Thinking Machines: Inkling

inkling

Ponderi deschise
Licență Apache 2.0
952.4B parametri
524,288 context
Lansat 2026-07-14(repo HF creat)

General · LMArena: 1,441#87 din 396
Cea mai bună percentilă: 79.5Programare
Poziția în cohortă: 58.2mediană 59.8

Ce spun datele

Evaluat pe 12 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai slabe axe

5.5 pct — Agent Arena (-0.144)

Neuniform: 74 de puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 79.5 pct pe Programare față de 5.5 pct pe Agent Arena.

Programare79.5 pct1,493Verifică →
Prompturi dificile79 pct1,462Verifică →
General78.3 pct1,441Verifică →
Urmarea instrucțiunilor76.8 pct1,425Verifică →
GPQA Diamond76.5 pct88.3%Verifică →
AIME (matematică)70.5 pct88.9%Verifică →
Factuality Arena66.3 pct1,451Verifică →
ARC-AGI-256.2 pct36.5%Verifică →
SimpleBench50.6 pct50.0%Verifică →
WebDev Arena43.2 pct1,414Verifică →
SimpleQA Verified41.5 pct40.3%Verifică →
Agent Arena5.5 pct-0.144Verifică →
Vision ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
FrontierMathNeevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

Repositorythinkingmachines/Inkling

Parametri952.4B

ArhitecturăInklingForConditionalGeneration

LicențăApache 2.0

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "thinkingmachines/Inkling"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIthinkingmachines/inkling

Lungime context524,288 tokeni

Ieșire maximă471,859 tokeni

Acceptătext, image, audio

Preț intrare$1 per 1M tokeni

Preț intrare din cache$0.17 per 1M tokeni

Preț ieșire$4.05 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogit biasMax tokensMin-pPresence penaltyReasoningReasoning effortRepetition penaltySeedStop sequencesTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"thinkingmachines/inkling","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

inkling stands at 58.2 (raw mean 60.3) — measured on 12 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
inkling stands at 58.2 versus a cohort median of 59.8 across 196 models released within 180 days — below the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →