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
-
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
消费级
135x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
33x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
29x Apple M3 Max
128GB VRAM
1048576 个令牌
消费级
160x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
39x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
35x Apple M3 Max
128GB VRAM
架构图
评估基准
没有可用的 Inkling 评估基准。
排名
排名
-
编程排名
-
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
RoPE Theta
-
滑动窗口注意力
Yes
滑动窗口大小
512
滑动窗口比例
83.3%
线性注意力
-
线性注意力比例
-
归一化
RMS Normalization
激活函数
-
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
MoE 前的稠密层数
-
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
- 没有相关模型