Thinking Machines Inkling

À quoi sert Thinking Machines Inkling

Chat

Thinking Machines Inkling convient à la conversation généraliste et au suivi de consignes, selon sa carte Hugging Face. Les échanges peuvent aussi s’appuyer sur la parole : selon Thinking Machines, le modèle transcrit la parole, suit des consignes orales, répond à des questions sur des enregistrements et raisonne sur de l’audio long.

Vision et compréhension

Le modèle accepte des images pour décrire leur contenu, répondre à des questions et raisonner à partir des informations visuelles fournies, selon Thinking Machines. Thinking Machines annonce aussi de bons résultats sur les graphiques, les diagrammes et le raisonnement visuel mathématique.

Code

Inkling s’adresse notamment aux développeurs d’assistants de code et de systèmes agentiques, capables d’appeler des outils, selon sa carte Hugging Face. Pour ces usages, Thinking Machines indique l’avoir entraîné dans différents environnements de code et d’agents. Pendant l’entraînement, les jeux d’outils et leurs schémas variaient aléatoirement afin de rendre le modèle moins dépendant d’un environnement particulier.

Les performances de Thinking Machines Inkling

Thinking Machines Inkling obtenait, selon Thinking Machines, à sa sortie et avec un effort de 0,99, un score de 77,6 % sur SWE-bench Verified, mesuré avec un harnais d’évaluation utilisant uniquement bash. Avec le même niveau d’effort, il obtenait 87,2 % sur GPQA Diamond. Sur Terminal Bench, le modèle atteignait, selon l’éditeur et à sa sortie, la même performance que Nemotron 3 Ultra avec trois fois moins de tokens.

Bien utiliser Thinking Machines Inkling : réflexion et effort

Thinking Machines Inkling dispose, selon Thinking Machines, d’un effort de réflexion réglable pour équilibrer la performance et la consommation de tokens. Ce réglage se modifie depuis l’environnement de code ou d’agent. Sur OpenRouter, la réflexion est activée par défaut, mais elle peut être désactivée. Pour ajuster l’effort de réflexion, OpenRouter propose les valeurs max, high, medium, low, minimal et none, avec high comme valeur par défaut.

Caractéristiques techniques de Thinking Machines Inkling

Thinking Machines Inkling est distribué sous licence Apache 2.0. Selon Thinking Machines, le modèle est sorti le 15 juillet 2026.

Le tableau des caractéristiques reprend les données d’OpenRouter, dont la fenêtre de contexte et la longueur maximale d’une réponse. Selon Thinking Machines, Inkling prend en charge une fenêtre de contexte allant jusqu’à 1 million de tokens ; sur OpenRouter, elle est de 524 288 tokens, et une réponse compte au plus 262 144 tokens. Selon l’entreprise, le modèle accepte du texte, des images et de l’audio en entrée, mais produit uniquement du texte.

Selon Thinking Machines, Inkling est un transformer Mixture-of-Experts de 975 milliards de paramètres au total, dont 41 milliards actifs. Sa conception suit en grande partie celle de DeepSeek-V3 : 256 experts routés et 2 experts partagés par couche, dont 6 experts routés actifs par token. Il a été pré-entraîné sur 45 mille milliards de tokens de texte, d’images, d’audio et de vidéo. Selon sa carte Hugging Face, il est conçu pour l’anglais, avec des capacités multilingues générales dans d’autres langues, et lit l’audio au format WAV échantillonné à 16 kHz, idéalement en moins de 20 minutes. Sur OpenRouter, il accepte le paramètre tools, celui de l’appel d’outils.

Où utiliser Thinking Machines Inkling

Thinking Machines Inkling était disponible à sa sortie sur Tinker, selon Thinking Machines. Cette plateforme d’entraînement permettait d’affiner le modèle pour un domaine particulier. Pour converser avec lui, les développeurs disposaient de l’Inkling Playground, une interface intégrée à la console Tinker. La carte d’accès à l’API donne son prix par million de tokens et ses hébergeurs via OpenRouter.

À sa sortie, les poids complets étaient également publiés sur Hugging Face, selon Thinking Machines. Ils étaient proposés en deux versions : le checkpoint original et un checkpoint NVFP4, destiné à l’inférence sur les systèmes NVIDIA Blackwell. Pour un déploiement local, le modèle prend en charge les bibliothèques open source SGLang, vLLM, TokenSpeed, Unsloth et Transformers de Hugging Face, selon sa carte de modèle.

Thinking Machines Inkling parmi les versions d’Inkling

Thinking Machines Inkling est, selon Thinking Machines, le premier modèle d’une famille déclinée en différentes tailles. La frise des versions situe les modèles de cette famille avec leurs dates. Inkling-Small a été lancé deux semaines après l’annonce d’Inkling, selon l’éditeur. Son architecture Mixture-of-Experts, ou mélange d’experts, compte 276 milliards de paramètres, dont 12 milliards actifs.

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