THINKING MACHINES · КАТАЛОГ МОДЕЛЕЙ

Inkling API

Inkling — старшая модель с открытыми весами от Thinking Machines Lab, использующая разреженную Mixture-of-Experts архитектуру и несколько видов входа. Её отдельный сценарий — исследовательский агент, который сопоставляет интервью, графики и документы и формирует карту подтверждений.

Текст
На входе Текст Изображения Аудио
Thinking MachinesInklingThinking Machines
Результат Текст
Контекст
1 048 576токенов
Результат
Текстформат ответа
Вход / выход
190 ₽ / 740 ₽за 1 млн токенов

ПОДКЛЮЧЕНИЕ

От модели к первому запросу

Используйте идентификатор модели в совместимом API-клиенте. Полные параметры, ключи и ответы с ошибками описаны в документации.

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "thinkingmachines/inkling",
  messages: [{ role: "user", content: "Ваш запрос" }],
});
Открыть инструкцию по подключению →

ПОДРОБНЫЙ ОБЗОР

Возможности модели

Разработчик указывает 975B общих и 41B активных параметров, до 1M context, multimodal reasoning и controllable thinking effort. Модель предобучена на текстах, изображениях, аудио и видео, но публичная продуктовая страница заявляет text/image/audio input. Benchmark-результаты не гарантируют качество конкретного русского исследования. Для `thinkingmachines/inkling` каталог Tokenmost перечисляет три входные modality — текст, изображение и аудио — при текстовом результате и окне 1048576 токенов. Перед пилотом подтверждаются media formats, tools, reasoning, citations, response schema, streaming, output limit, usage, latency и розничная цена. Видео не заявлено входом этого route. Эталонный кейс объединяет расшифровку интервью, исходное аудио, два графика и справочный документ. Для каждого тезиса известны поддерживающие и противоречащие фрагменты; проверяется происхождение и степень уверенности.

Создайте реестр источников

Каждый файл получает ID, дату, владельца, modality и права использования. Аудио связывается с transcript timestamps, график — с данными и подписью. Непроверенный пользовательский материал не становится инструкцией агенту.

Разделите поиск и синтез

Первый этап извлекает кандидатов по вопросу, второй проверяет их по исходной modality, третий формирует тезис. Агент сохраняет rejected evidence и причину, чтобы исследователь видел, почему материал не использован.

Подключайте tools безопасно

Поиск, калькулятор и чтение хранилища имеют минимальные права и строгие schemas. Запись или отправка запрещены без отдельного разрешения. Tool result считается данными и не может переписать системную цель.

Проверьте длинную работу

Тестируйте смену темы, противоречащие свидетельства, неразборчивое аудио и график без единиц. Измеряйте recall источников, faithfulness, ошибки чисел и p95. Большой контекст сравнивается с retrieval-подходом на равном наборе.

Рассчитайте цену исследования

Суммируйте входные media representations, retrieved fragments, reasoning, tool cycles и output. Добавьте проверку аналитика. Сравнивайте цену подтверждённого тезиса и итогового принятого отчёта по returned usage Tokenmost.

Вопросы и ответы

Чем Inkling отличается от Small?

У старшей модели больше общих и активных параметров; выбор подтверждается прикладным тестом.

Принимает ли route видео?

Tokenmost заявляет текст, изображения и аудио; video input не следует обещать.

Можно использовать инструменты?

Upstream описывает agentic применение, но tools конкретного route проверяются.

Нужно ли загружать весь архив?

Нет, retrieval часто делает работу дешевле и повышает проверяемость.

Как считать цену?

По всему циклу поиска, tools, reasoning, генерации и человеческой проверки.