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Thinking Machines: Inkling 2 Small
thinkingmachines/inkling-2-small
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
thinkingmachines/inkling-2-small é apresentado pela Thinking Machines como um modelo de raciocínio multimodal e de mistura de especialistas com pesos abertos que aceita texto e imagens e gera texto. A arquitetura documentada tem 594B parâmetros totais com 17B ativos e suporta contextos de até 1M tokens. O OpenRouter indica raciocínio obrigatório com esforço selecionável e controles para ferramentas e saídas estruturadas. As avaliações do fornecedor aparecem apenas como trechos, portanto a adequação deve ser verificada em cargas de trabalho reais.[1][2]
Pontos fortes
- Processa entradas de imagem e texto em conjunto e retorna texto UTF-8; a ficha descreve o inglês como idioma principal, com capacidade multilíngue geral.[2]
- Usa um decodificador MoE esparso com 594B parâmetros totais e 17B ativos, roteando cada token para oito de 384 especialistas.[2]
- Anuncia janela de contexto de até 1M tokens e controles de API para ferramentas, saídas estruturadas e vários níveis de esforço de raciocínio.[1][2]
Limitações
- O catálogo do OpenRouter marca o raciocínio como obrigatório; essa configuração não pode ser totalmente desativada, embora o esforço seja ajustável.[1]
- A auto-hospedagem exige grande capacidade: pelo menos 500GB de VRAM agregada em GPU para o checkpoint NVFP4 recomendado ou 800GB para MXFP8.[2]
- A evidência limita-se a metadados do catálogo e documentação ou trechos de avaliação do fornecedor; ela não estabelece o comportamento para uma carga específica.[1][2]
Onde usar
- Pode ser considerado para assistentes que combinem capturas de tela ou outras imagens com instruções, após testar a qualidade visual com entradas representativas.[2]
- Potencialmente adequado a fluxos agênticos, uso de ferramentas, assistência de programação e geração aumentada por recuperação, usos previstos segundo o fornecedor.[1][2]
- Pode servir para aplicações de pesquisa multimodal ou com documentos longos se o contexto extenso anunciado tiver desempenho adequado em testes específicos.[1][2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Thinking Machines: Inkling 2 SmallFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Thinking Machines: Inkling 2 SmallFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
Inkling 2 Small is an open-weight multimodal mixture-of-experts reasoning model from Thinking Machines Lab, with 17B active parameters out of 594B total. It is the first model in the second...
Especificações
- ID do modelo
- thinkingmachines/inkling-2-small
- ID canônico
- thinkingmachines/inkling-2-small-20261107
- Criador
- thinkingmachines
- Adicionado ao OpenRouter
- 09.11.2026
- Comprimento de contexto
- 1,048,576
- Modalidade
- text+image->text
- Modalidades de entrada
- text, image
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.300 / saída $1
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | BB — próximos 30% da coorte | raciocínio: obrigatório · padrão high · esforços: max, high, medium, low, minimal · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programação | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: obrigatório · padrão high · esforços: max, high, medium, low, minimal · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 30.6 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PrimeIntellectfp4 | 1,048,576 | $0.150 | $0.500 | — | — | 100% |
| DeepInfrafp4 | 262,144 | $0.300 | $1 | — | — | 100% |
| Modalnvfp4 | 1,048,576 | $0.300 | $1 | — | — | 100% |
| Nebiusfp4 | 1,048,576 | $0.300 | $1 | — | — | 100% |
| Together | 1,048,576 | $0.300 | $1 | — | — | 100% |
| Cloudflare | 1,048,576 | $0.300 | $1 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.