趋近智
活跃参数
276B
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
30 Jul 2026
训练数据截止日期
-
不同量化方法和上下文大小的显存要求
1024 个令牌
消费级
31x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
9x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
7x Apple M3 Max
128GB VRAM
1048576 个令牌
消费级
43x RTX 4090
24GB VRAM
数据中心
12x NVIDIA A100
80GB VRAM
Apple Silicon
9x Apple M3 Max
128GB VRAM
没有可用的 Inkling-Small 评估基准。
排名
-
编程排名
-
Inkling-Small 是由 Thinking Machine Labs 开发的开源 276B 混合专家(MoE)多模态基础模型,每个 Token 仅激活 120 亿(12B)参数。该模型基于 45 万亿多模态 Token 进行预训练,原生支持文本、图像与音频输入,配备高达 100 万(1M)Token 的上下文窗口、可控思考深度以及滑动窗口注意力机制,在大幅降低推理延迟与显存开销的同时,性能逼近甚至在部分基准上超越 975B 的 Inkling 旗舰模型。
注意力
注意力结构
Multi-Head Attention
注意力头
32
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
No
线性注意力比例
-
归一化
RMS Normalization
激活函数
-
维度
隐藏维度大小
4,096
层数
42
FFN 中间层大小(稠密层)
-
多 Token 预测头数
-
分词器
词汇量大小
201,024
混合专家
专家参数总数
12.0B
专家数量
128
活跃专家
6
共享专家数
2
FFN 中间层大小(每专家)
2,048
MoE 前的稠密层数
-
Inkling is a family of open-weights multimodal Mixture-of-Experts (MoE) models developed by Thinking Machine Labs.
APX AI
在线