thinkingmachines
Thinking Machines: Inkling 2 Small (free)
thinkingmachines/inkling-2-small:free
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
Inkling 2 Small é um modelo multimodal de raciocínio de pesos abertos com arquitetura mixture-of-experts da Thinking Machines Lab, documentado em sua ficha como um transformer de 48 camadas com 594B de parâmetros totais e 17B ativos, que aceita texto e imagem e gera texto. A ficha descreve uma janela de contexto de até 1M de tokens e cobertura multilíngue centrada no inglês, enquanto o catálogo da OpenRouter lista esta variante gratuita com raciocínio obrigatório e suporte a ferramentas. Os números de benchmarks são publicados pelo fornecedor; não houve verificação independente neste pacote de fontes.[1][2]
Pontos fortes
- Design MoE esparso documentado pelo fornecedor que ativa apenas 17B de 594B parâmetros por token, e ambas as fontes relatam uma janela de contexto de até 1M de tokens.[1][2]
- Multimodal nativamente segundo a ficha: um vision transformer codifica as imagens em um pipeline de decodificador compartilhado; a OpenRouter lista chamadas de ferramentas e esforço de raciocínio ajustável entre os parâmetros suportados.[1][2]
- Pesos abertos sob licença Apache-2.0, com inferência local documentada via SGLang, vLLM, TokenSpeed ou Unsloth e opções de pós-treinamento como Miles e SkyRL.[2]
Limitações
- A auto-hospedagem exige um cluster de várias GPUs: a ficha especifica pelo menos 500GB de VRAM agregada para o checkpoint NVFP4 recomendado e 800GB para a variante MXFP8.[2]
- Segundo o catálogo da OpenRouter, o raciocínio é obrigatório neste endpoint e não pode ser desativado, embora haja vários níveis de esforço configuráveis.[1]
- Lacunas de evidência: a data de corte de conhecimento não é informada, os resultados de benchmarks são publicados pelo fornecedor sem verificação independente e a qualidade real deve ser validada em suas próprias cargas de trabalho.[1][2]
Onde usar
- Candidato para sistemas agênticos e de uso de ferramentas, assistentes de programação, chatbots e geração aumentada por recuperação, aplicações previstas segundo a ficha; valide em suas próprias tarefas.[2]
- Vale avaliar para cargas conversacionais com documentos longos ou com imagem mais texto, dado o contexto relatado de 1M de tokens e a entrada nativa de imagens.[1][2]
- Potencialmente atraente para experimentação sem custo por meio desta variante gratuita da OpenRouter, ou para pesquisa de fine-tuning graças aos pesos abertos.[1][2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Thinking Machines: Inkling 2 Small (free)Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Thinking Machines: Inkling 2 Small (free)Fontes 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:free
- 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 / saída $0
- 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: 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Thinking Machinesnvfp4 | 1,048,576 | $0 | $0 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.