thinkingmachines
Thinking Machines: Inkling Small (batch)
thinkingmachines/inkling-small:batch
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
thinkingmachines/inkling-small:batch es la variante batch catalogada por OpenRouter para Inkling Small, un modelo de pesos abiertos de Thinking Machines. Su documentación describe un transformador multimodal de mezcla de expertos con 276B de parámetros totales y 12B activos, que acepta texto, imagen y audio y devuelve texto. El catálogo reporta una ventana de contexto muy amplia, uso de herramientas y esfuerzo de razonamiento configurable; los resultados medidos se presentan aparte y no deben tratarse como garantía.[1][2]
Puntos fuertes
- Acepta texto, imágenes y audio y produce texto, procesando las modalidades en un espacio compartido del decodificador.[2]
- Distribuido con pesos abiertos y rutas de despliegue documentadas para varias pilas locales de inferencia.[2]
- El catálogo reporta parámetros de llamada de herramientas y esfuerzo de razonamiento configurable, activado por defecto en nivel alto.[1]
Limitaciones
- El texto es la única modalidad de salida; la imagen y el audio solo son entradas.[1][2]
- Los rangos óptimos documentados limitan las imágenes a 40-4096 px por dimensión y el audio WAV de 16 kHz idealmente a menos de dos minutos.[2]
- La evidencia se limita a un catálogo de proveedor y una ficha del modelo; valide latencia, coste, calidad multimodal y comportamiento agéntico en sus cargas de trabajo.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Evalúe asistentes que combinen entradas de texto, imagen y audio en respuestas de texto.[2]
- Potencialmente útil para asistentes de programación, generación aumentada por recuperación, chatbots y agentes con herramientas.[1][2]
- Conviene considerarlo cuando importan los pesos abiertos, el ajuste fino o el despliegue mediante pilas locales compatibles.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Thinking Machines: Inkling Small (batch)Fuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Thinking Machines: Inkling Small (batch)Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Inkling Small is an open-weight multimodal mixture-of-experts model from Thinking Machines Lab, with 12B active parameters out of 276B total. It is positioned as the smaller, more efficient member of...
Especificaciones
- ID del modelo
- thinkingmachines/inkling-small:batch
- ID canónico
- thinkingmachines/inkling-small-20260730
- Creador
- thinkingmachines
- Añadido a OpenRouter
- 30.07.2026
- Longitud de contexto
- 524,288
- Modalidad
- text+image+audio->text
- Modalidades de entrada
- text, image, audio
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.360 / salida $0.960
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | CC — por debajo de la franja B | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: max, high, medium, low, minimal, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | BB — siguiente 30% de la cohorte | — |
| Agentes | BB — siguiente 30% de la cohorte | parámetros: tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado high · esfuerzos: max, high, medium, low, minimal, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | entrada: audio |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 12.9 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Coding index | 52.9 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 23.5 | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfrafp8 | 524,288 | $0.360 | $0.960 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
Artículos relacionados
Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.