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趋近智

Inkling

活跃参数

975B

上下文长度

1.05M

模态

Multimodal

架构

Mixture of Experts (MoE)

许可证

Apache 2.0

发布日期

15 Jul 2026

训练数据截止日期

-

API 价格 (每 1M)

输入: $1.00 · 输出: $4.05

系统要求

不同量化方法和上下文大小的显存要求

1024 个令牌

1908.65 GB VRAM

消费级

124x RTX 4090

24GB VRAM

数据中心

31x NVIDIA A100

80GB VRAM

Apple Silicon

27x Apple M3 Max

128GB VRAM

1048576 个令牌

2185.58 GB VRAM

消费级

146x RTX 4090

24GB VRAM

数据中心

36x NVIDIA A100

80GB VRAM

Apple Silicon

32x Apple M3 Max

128GB VRAM

架构图

Input TokensToken EmbeddingPosition: RelativeHidden: 6.1k · Context: 1.05M · Vocab: 201kx 66 layersRMSNormPre-AttentionMulti-Head Attention64Q / 8KV heads · SW: 512Head dim: 128+RMSNormPre-FFNSparse MoE FFN (6/256 experts)ActivationIntermediate: 3.1k+Final RMSNormOutput Logits

评估基准

排名

#115

基准分数排名

智能编程

LiveBench Agentic
max

0.49

39

max

0.88

39

max

0.73

41

max

0.72

49

LiveBench 平均分

LiveBench Average
max

0.72

49

max

0.71

55

max

0.78

55

Agent Arena

Agent Arena

-14.9

61

通用文本

Text Arena

1442

74

智能体指数

Artificial Analysis
max

0.23

75

Web 开发

WebDev Arena

1415

79

max

0.52

81

max

0.25

133

排名

排名

#115

编程排名

#89

关于 Inkling

Inkling 是由 Thinking Machine Labs 开发的一款通用、开放权重 975B 混合专家 (MoE) 多模态模型。它拥有 1M token 的上下文窗口,采用相对位置嵌入技术以实现卓越的外推性能,并原生支持文本、图像及音频输入。

技术规格

注意力

注意力结构

Multi-Head Attention

注意力头

64

键值头

8

注意力头维度

128

位置嵌入

Relative Position Embedding

滑动窗口注意力

Yes

滑动窗口大小

512

滑动窗口比例

83.3%

归一化

RMS Normalization

维度

隐藏维度大小

6,144

层数

66

FFN 中间层大小(稠密层)

24,576

多 Token 预测头数

8

分词器

词汇量大小

201,024

混合专家

专家参数总数

41.0B

专家数量

256

活跃专家

6

共享专家数

2

FFN 中间层大小(每专家)

3,072

关于 Inkling

Inkling is a family of open-weights multimodal Mixture-of-Experts (MoE) models developed by Thinking Machine Labs.


其他 Inkling 模型