MODEL VARLIĞI
Inkling-Small
Inkling-Small, aynı mimari aileden 276 milyar toplam ve 12 milyar aktif parametreli MoE modelidir. Thinking Machines Lab'e göre birçok kıyaslamada Inkling'i yakalar ancak maliyet ve gecikme açısından daha ucuzdur; bu yüzden gerçek zamanlı ses/görsel işleyen ürünlerde daha pratik seçenektir. Ses girdisinde iki dakikanın altındaki klipler için optimize edildiği açıkça belirtilir; uzun kayıtlarda bölmek gerekir.
Künye
Kapalı- Geliştirici
- Thinking Machines Lab
- Model tipi
- Çok modlu LLM
- Bağlam
- 1M token (Tinker üzerinde 64K / 256K)
- Modaliteler
- metin · görsel · ses
- Açık ağırlık
- Var
- Lisans
- Apache-2.0
- Yayın
- 2026-07-30
Son doğrulama: 12 Eylül 2026
Yetenekler
- 276B toplam / 12B aktif parametreli sparse MoE; 42 katmanlı decoder-only transformer
- Her token 256 uzmandan 6'sına artı 2 paylaşımlı uzmana yönlendirilir
- Metin, görsel (40-4096 piksel arası ideal) ve 16 kHz WAV ses girdisi
- 1M token bağlam penceresi (Tinker üzerinde 64K / 256K)
- Apache-2.0 ağırlıkları; NVFP4 nicelenmiş sürümü mevcut
- Sağlayıcıya göre birçok kıyaslamada Inkling ile eşleşir, daha düşük maliyet ve gecikme sunar
Sınırlılıklar
- Model kartı halüsinasyon ve olgusal hata riskini açıkça belirtiyor
- Ses girdisinde iki dakikanın altındaki klipler ideal; uzun kayıtlar parçalanmalı
- Uzun çoklu turlu konuşmalarda performans düşüşü bildiriliyor
- Tıbbi, hukuki ve güvenlik açısından kritik uygulamalarda ek doğrulama olmadan önerilmiyor
- Bilgisi eğitim kesme tarihiyle sınırlı
Tipik kullanım alanları
- Gerçek zamanlı ses asistanları
- Maliyet duyarlı çok modlu ürünler
- Tinker üzerinde alan uyarlaması
- Kenar/kurum içi çok modlu dağıtımlar
Benchmark politikası
Bu sayfada skor tablosu yer almaz. Sinaptik Lab, yalnızca test verisi, model sürümü, örnekleme ayarları ve örneklem sayısı yayımlanmış ölçümleri raporlar. Metodoloji
BUILD
Hangi modeli seçeceğinize karar veremiyor musunuz?
Kendi görev setiniz üzerinde kalite, gecikme, maliyet ve uyum kısıtlarını birlikte ölçüyoruz.