Inkling 相关 AI 资讯

8月22日

04:54

OpenRouter@OpenRouterAI

@thinkymachines现在在OpenRouter上直接提供Inkling和Inkling Small，仅限在agentic harnesses中使用，免费。可插入Claude Code、Codex、Hermes Agent等，支持文本、图像和音频输入，1M上下文窗口。更多信息请访问openrouter.ai/provider/think...

推荐理由：想用Inkling和Inkling Small？现在可以在OpenRouter上直接使用，免费接入，支持多种模型，功能强大！

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8月2日

22:17

官方账号Nathan Lambert: Interconnects@Florian Brand

开放模型系列第23期介绍了Laguna S2.1、Inkling和Kimi K3。这三个模型展示了开源权重在帕累托前沿上的竞争力，兼顾性能与效率。文中指出，训练强模型的能力正在快速扩散到更多团队。

AI模型 Laguna S2.1 Inkling Kimi K3

事件专题

推荐理由：三个新开源模型：Laguna S2.1、Inkling和Kimi K3，这期合集讲清楚了它们好在哪。

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7月21日

04:23

lmarena.ai@lmarena_ai

Agent Arena 发布了 Inkling 的评分。具体分数可在排行榜链接中查看。该排行榜展示了多个智能体的表现对比。

AI模型 Inkling Agent Arena 智能体

推荐理由：Agent Arena 刚更新了 Inkling 的分数，想看看它和其他智能体比怎么样？直接点链接进去。

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03:55

lmarena.ai@lmarena_ai

精选

Inkling在Agent Arena开源模型中排名第9，总分第30，是美国唯一进入前10的开源模型。它在CLI错误恢复方面表现突出（+6.4%，第16），但用户情感分仅-18.0%（第38），可操控性第35，任务完成第29。此外，Inkling在Frontend Code Arena开源模型中排名第10，总分第37，品牌营销领域第4、数据与分析第7。若Kimi K3按计划于7月27日发布权重，将成为排名第一的开源模型，使其他模型顺延一位。

AI模型 Inkling Agent Arena thinkymachines

事件专题

推荐理由：Inkling是当前美国最强的开源模型，在Agent Arena排第9，擅长处理复杂工作流和CLI错误恢复，但用户反馈一般，你可以试试看它是否适合你。

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03:54

lmarena.ai@lmarena_ai

Inkling 在 Agent Arena 排行榜中位列开放模型第9名，总体第30名，总分相较之前提升 9.6%。它在 Bash Recovery 任务中排名第18，提升 6.4%；Confirmed Task Success 排名第29，下降 5.6%；Tool Hallucination 排名第35，下降 0.9%；Steerability 排名第35，下降 10.4%；Praise vs. Complaint 排名第38，下降 18.0%。

AI模型 Inkling Agent Arena 开源模型

推荐理由：Inkling 这个开源模型在 Agent Arena 里表现不错，Bash Recovery 尤其亮眼，想看看它和其他模型差距的可以关注。

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7月18日

08:09

OpenRouter@OpenRouterAI

Think Machines开发的Inkling模型已上线OpenRouter。该模型采用MoE架构，总参数975B、活跃参数41B。支持1M上下文长度，可处理文本、图像和音频。具备可控推理能力。

AI模型 Inkling Think Machines OpenRouter

事件专题

推荐理由：Think Machines的Inkling模型很特别，总参数975B但只激活41B，还有1M上下文和多种模态支持，值得上手试试。

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07:15

Windsurf@windsurf_ai

Devin Desktop 和 CLI 新增了对 Inkling 和 Grok 4.5 模型的支持。FrontierCode 排行榜已上线，专门追踪模型生成的可合并代码质量。所有分数，包括 Grok 4.5 和 Inkling，以及完整方法论和示例任务均已公开。

AI产品 Inkling Grok 4.5 Devin Desktop

事件专题

推荐理由：Devin 桌面版和命令行现在能用 Inkling 和 Grok 4.5 了，还有个 FrontierCode 排行榜看谁的代码更靠谱，挺实用的。

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06:20

Cognition@cognition_labs

Cognition发布FrontierCode排行榜，专门评估模型生成可合并代码的能力。榜单包含Grok 4.5、Inkling等模型的得分。官方提供了完整的评分方法和示例任务。

AI模型 FrontierCode Grok 4.5 Inkling

事件专题

推荐理由：想知道哪个AI写代码最靠谱？FrontierCode榜单直接告诉你哪些模型写的代码能直接合并。

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01:46

官方账号Together AI@togethercompute

Together AI 宣布其 Inkling 已集成到 OpenCode 平台。用户可通过 Together AI 的推理接口在 OpenCode 中直接调用 Inkling。此集成旨在简化开发者在编码环境中的 AI 辅助工作流。

AI产品 Inkling OpenCode Together AI

事件专题

推荐理由：Inkling 现在和 OpenCode 打通了，用 Together AI 就能在写代码时直接调它，挺方便的。

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7月17日

11:03

AK@_akhaliq

thinkingmachines 的 Inkling 模型已通过 hf claude 仓库集成到 Claude Code 中。Claude Code 是 Anthropic 推出的 AI 编程助手。现在用户能在编程时直接调用 Inkling 模型，无需额外配置。这为 Claude Code 增加了新的推理选项。

AI产品 thinkingmachines Inkling Claude Code

事件专题

推荐理由：哥们，现在你在 Claude Code 里可以直接用 thinkingmachines 的 Inkling 了，编程时多一个强力工具。

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08:04

官方账号Together AI@togethercompute

精选

Thinking Machines Lab 联合 Together AI 发布了 Inkling 多模态 MoE 模型。该模型原生支持文本、图像、音频三种输入。它具备可控推理努力机制，允许在推理时动态调整计算量。基于 Together 的 FlashAttention-4 内核优化，显著提升 token 效率。在多个基准上展示了高效推理能力。

AI模型 Inkling Thinking Machines Lab Together AI

事件专题

推荐理由：Inkling 是 Thinking Machines Lab 的新多模态 MoE 模型，同时支持文本、图像、音频输入，还能控制推理计算量，效率很高。

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04:09

Ethan Mollick@emollick

一项新基准测试要求AI一次性程序化生成不同历史时期的港口城镇文件。目前已有GPT-5.6 Pro、Fable、Kimi K3和Inkling四个模型参与。作者提供了所有模拟的可交互链接。该基准被认为能出人意料地反映模型能力。

AI模型 GPT-5.6 Pro Fable Kimi K3

事件专题

推荐理由：想看看不同AI在一次性生成复杂历史场景上的表现？这里有GPT-5.6 Pro、Fable、Kimi K3和Inkling的对比，还能自己玩模拟。

原文

02:42

lmarena.ai@lmarena_ai

精选

Inkling 在 Frontend Code Arena 开放权重模型中排名第10，得分1434，总体排名第37。它是前15名中唯一的美国开放权重模型。在品牌与营销领域排名第4，数据与分析领域排名第7，其余领域均进入前20。该模型由 Thinking Machines 发布，支持文本、图像、音频多模态推理，并提供全权重下载。即日起可通过 Tinker 进行微调并在 Inkling Playground 体验。

AI模型 Inkling Thinking Machines Frontend Code Arena

事件专题

推荐理由：Thinking Machines 出的 Inkling 开放权重模型在多模态推理和多个基准上表现不错，是美国目前排名最高的开放模型，不妨试试它的推理效果。

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01:07

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI

NVIDIA 宣布提供三种方式试用 Thinkymachines 的 Inkling 模型：1) 通过 build.nvidia.com 获取免费 GPU 加速端点；2) 使用 NVIDIA NIM 下载并本地运行；3) 借助 NVIDIA Dynamo 的 GitHub recipe 部署。Inkling 是一个新发布的模型，支持直接通过云端或自托管使用。所有渠道均面向开发者开放。

AI模型 Inkling Thinkymachines NVIDIA

事件专题

推荐理由：想试试 Thinkymachines 的新模型 Inkling？NVIDIA 给了三种方式，包括免费 GPU 端点，直接上手非常方便。

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00:32

00:32官方账号Simon Willison’s Weblog（博客/媒体）

精选77°

Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab 发布了首个开源权重模型 Inkling。Inkling 是一个总参数 975B、激活参数 41B 的 MoE transformer，采用 Apache-2.0 许可，训练于 45 万亿 tokens 的文本、图像、音频和视频数据。该模型并非前沿模型，而是定位为通过 Tinker 训练平台进行微调的基础模型。Inkling-Small（276B 总参数, 12B 活跃）仍处于测试阶段，权重将后续发布。模型卡和训练数据文档信息较为简略，但 Inkling 在开源生态中可与 Nemotron 和 Gemma 4 竞争。

AI模型 Inkling Thinking Machines Lab 开源模型

事件专题

推荐理由：Mira Murati 的新实验室发布了 Inkling，975B 参数的 Apache-2.0 多模态开源模型，专门为微调设计，想折腾的开发者可以试试。

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7月16日

21:19

elvis@omarsar0

Sriram Krishnan指出开源模型正迎来爆发期，@thinkymachines 的Inkling模型今天发布，证明可以接近SOTA性能且有清晰训练路线。多个团队如Grok/Cursor、Muse Spark也在推出开放权重模型，在编程和智能体领域形成多元化生态。组织因数据控制需求而愿意牺牲部分前沿模型访问权，同时担忧前沿实验室未来竞争。5个因素包括：开源可定制、企业从鼓励Token使用转向成本控制、地缘政治推动国家采用开放权重模型。

行业 Sriram Krishnan Inkling Muse Spark

事件专题

推荐理由：Sriram Krishnan分析了开源模型为什么越来越火，提到Inkling、Muse Spark等新模型，解释了组织选择开源的真实原因。

原文

21:16

官方账号LMSYS Org (SGLang)@lmsysorg

86°

Inkling是thinkymachines发布的首个开源MoE模型，总参数量975B，激活参数41B。它支持最高1M上下文长度，原生处理文本、图像和音频。该模型已获得SGLang和Miles的Day 0支持，采用短卷积、相对位置嵌入注意力和共享专家sink MoE等新架构。推理优化包括DFlash投机解码和MXFP8 KV缓存，并支持全参数和LoRA RL训练。

AI模型 Inkling thinkymachines 开源模型

事件专题

推荐理由：thinkymachines开源了一个超大MoE模型Inkling，总参975B但只激活41B，还支持1M上下文和图文音频理解，已经可以在SGLang上跑了，想玩大模型的朋友可以试试。

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18:18

官方账号Decoder@Matthias Bastian

73°

由前OpenAI CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab发布了开放权重多模态模型Inkling，拥有9750亿参数。该模型在Artificial Analysis Intelligence Index上领先所有美国开放权重模型，但中国顶级开源模型（如DeepSeek等）在某些任务上仍表现更优。Inkling定价为每百万输入token 1.87美元，公司将其定位为微调基础模型而非最强通用模型。

AI模型 Inkling Thinking Machines Lab Mira Murati

事件专题

推荐理由：前OpenAI CTO Mira Murati的初创公司推出了9750亿参数的开放权重模型Inkling，性能领先美国同类但不及中国领先模型，适合做微调基础，价格明确。

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16:03

16:03官方账号Latent Space (swyx)（博客/媒体）

Thinky发布首个完整大语言模型Inkling，总参数量975B，激活参数41B。同时推出小模型Inkling-Small，参数量276B且激活12B。两者均采用Apache 2.0开源许可。Thinky称其为当前美国Apache 2.0许可下表现最佳的开源模型。

AI模型 Inkling Thinky Inkling-Small

事件专题

推荐理由：Thinky发了首个模型Inkling，975B参数开源，Apache 2.0协议，据说是美国开源最强。关注开源大模型可以看看。

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15:43

Marc Andreessen@pmarca

精选

Sriram Krishnan指出开源模型和工具链正处于高光时刻，原因是多方面的。例如，Thinkymachines的Inkling今天发布，表明开源可以接近SOTA性能并有清晰训练路线。此外，Grok/Cursor、Muse Spark等接近SOTA的模型涌现，形成一个多样化的模型生态。组织为控制数据使用和成本，愿意放弃部分前沿token访问。地缘政治上，各国希望通过开源模型在可控环境中获取前沿token。

行业开源模型 Inkling Grok/Cursor

事件专题

推荐理由：Sriram Krishnan梳理了开源模型突然火爆的六个原因，比如你可以用开源模型做到接近SOTA，还能控制数据。想了解为什么越来越多公司和组织选择开源？看这个。

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14:51

14:51IT之家（博客/媒体）

78°

Thinking Machines Lab发布Inkling多模态AI模型，采用混合专家架构，总参数975B、激活41B，上下文长度1M tokens，预训练数据达45万亿 tokens。与中国开源模型对比：GLM 5.2在SWEBench Pro得分62.1%高于Inkling的54.3%，DeepSeek V4 Pro在SWEBench Verified达80.6%领先Inkling的77.6%，但Inkling在AIME 2026数学测试以97.1%超越DeepSeek的96.7%。与美国对手Nemotron 3 Ultra相比，Inkling在AIME 2026和SWEBench Verified分别领先2.9和6.9个百分点。面对闭源模型Claude Fable 5等，Inkling在编码推理上落后，但多模态视觉（MMMU Pro 73.3%）和音频（MMAU 77.2%）仍具竞争力。

AI模型 Inkling Thinking Machines Lab Mira Murati

事件专题

推荐理由：前OpenAI CTO创业首秀，开源975B参数多模态模型，多模态有亮点，但推理编程弱于GLM和DeepSeek，看看值不值得用。

原文

12:45

官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418

87°

Thinking Machine 推出首款模型 Inkling，采用 MoE 架构，总参数量 975B，激活参数 41B，上下文窗口达 1M。模型在 45T 数据上训练，原生支持文本、图像和音频理解。同时发布 Small 预览版，激活参数 12B，且模型开源。后训练数据从 Kimi 2.5 等开源模型蒸馏得到。

AI模型 Thinking Machine Inkling Mira Murati

事件专题

推荐理由：Mira Murati 新公司出了开源多模态模型，近 1T 参数但只激活 41B，支持 1M 上下文，还能自己微调，值得试试。

原文

12:39

Junyang Lin@JustinLin610

Thinking Machines 推出名为 Inkling 的新模型，支持文本、图像和音频三种模态的推理。Inkling 的完整权重已开放，可在 Tinker 平台进行微调。用户还能通过 Inkling Playground 直接体验模型。该模型发布后获得了社区关注，原推文作者点赞其新架构。

AI模型 Inkling Thinking Machines 多模态

事件专题

推荐理由：Thinking Machines 发了 Inkling，一个能看图文听音频的推理模型，而且权重全开放，能自己微调，还能在 Playground 试玩。

原文

11:32

Ethan Mollick@emollick

Ethan Mollick评测新开源权重模型Inkling，指出其性能远不及DeepSeek R1等中国前沿开源模型。Inkling未能通过Lem测试，而该测试自DeepSeek R1/Sonnet 3.5以来已被所有前沿模型通过。Mollick认为Inkling目前还处于粗糙阶段。

AI模型 Inkling DeepSeek Lem测试

事件专题

推荐理由：想看看新开源模型Inkling到底行不行？Ethan Mollick实测发现它连Lem测试都过不了，和DeepSeek R1差距明显。

原文

11:01

shao__meng@shao__meng

76°

Thinking Machines（OpenAI前CTO Mira Murati团队）开源多模态模型Inkling，采用975B参数A41B MoE架构。在开源模型中，Inkling强于Nemotron 3 Ultra和Kimi K2.5，与Kimi K2.6、DeepSeek V4 Pro互有胜负：在IFBench、FORTRESS、SWEBench Verified上略胜，在HLE、SimpleQA、Terminal Bench上略输。整体弱于GLM 5.2，后者在多项基准领先。与闭源模型比，Claude Fable 5和GPT 5.6 Sol在agentic coding和推理上明显领先（SWEBench Verified 95% vs 77.6%），但Inkling在指令遵循上反超（IFBench 79.8% > Claude 63.5%）。

AI模型 Inkling Thinking Machines 多模态

事件专题

推荐理由：Mira Murati团队开源了多模态模型Inkling，975B参数，比Nemotron和Kimi K2.5强，指令遵循甚至超Claude，值得一试。

原文

07:52

07:52IT之家（博客/媒体）

OpenAI前CTO穆拉蒂创立的Thinking Machines Lab发布首款模型Inkling，参数达9750亿但仅410亿活跃，采用开放权重模式。其架构借鉴中国DeepSeek-V3，后训练使用月之暗面Kimi K2.5生成的数据。Thinking Machines称Inkling非最强模型，但追求成本与性能平衡，通过Tinker微调工具支持定制。安全测试显示表现良好，但开放权重内安全措施仍在完善。

AI模型 Inkling Thinking Machines Lab DeepSeek

事件专题

推荐理由：穆拉蒂的新模型Inkling接近万亿参数但只激活一小部分，成本低速度快，还用了DeepSeek和Kimi的技术，适合做定制项目的人试试。

原文

07:51

官方一手marktechpost@Asif Razzaq

74°

2026年7月15日，Thinking Machines Lab 发布其首个从头训练的模型 Inkling。Inkling 拥有 975B 总参数、41B 激活参数，采用 Mixture-of-Experts 架构，原生支持文本、图像和音频输入，上下文窗口达 1M token。模型权重基于 Apache 2.0 许可开源，实验室明确它并非当下最强模型，而是定位为定制基础，其可控思考努力（Controllable Thinking Effort）是主要差异化功能。

AI模型 Inkling Thinking Machines Lab MoE

事件专题

推荐理由：Inkling 让你能控制模型思考深度，975B 参数但只激活 41B，适合做定制化基础模型。

原文

06:28

Fireworks AI@FireworksAI_HQ

Fireworks AI 宣布提供 Thinky Machines 的首个开源权重模型 Inkling，该模型为 975B MoE 架构，支持多模态，采用 Apache 2.0 许可证。Inkling 专为微调设计，提供 day-zero 访问，可在 Fireworks AI 平台使用。

AI模型 Thinky Machines Inkling Fireworks AI

事件专题

推荐理由：Thinky Machines 开源了 975B MoE 多模态模型 Inkling，Apache 2.0 随便用，适合微调，直接在 Fireworks 上跑。

原文

04:27

lmarena.ai@lmarena_ai

精选

Thinking Machines 发布 Inkling，支持文本、图像和音频三种模态。Inkling 已加入 Agent Arena，该基准使用数百万全球用户的长时任务评估智能体，任务涉及网络搜索、文件系统和终端操作。Inkling 也参与文本、视觉和代码竞技场。Inkling 完整权重开放，可在 Tinker 平台进行微调。

AI模型 Inkling Thinking Machines Agent Arena

事件专题

推荐理由：Thinking Machines 出了个新模型 Inkling，能同时处理文字、图片和音频，还在 Agent Arena 上测了长期任务能力。现在能免费下载权重自己微调，可以试试。

原文

03:57

The Rundown AI@therundownai

精选

Thinking Machines 推出了其首个模型 Inkling，这是一个开源权重的多模态系统。Inkling 拥有高达 100 万 token 的上下文窗口，能够原生处理文本、图像和音频，并支持可控思考努力。完整权重已在 Hugging Face 上公开，并可通过 Tinker 平台进行微调。团队表示 Inkling 不是整体最强的模型，但专为定制化而设计。

AI模型 Thinking Machines Inkling 多模态

事件专题

推荐理由：想找个能处理百万 token 多模态、还能自己微调的开源模型？Inkling 刚上线，权重直接开放，值得试试。

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03:46

Suhail@Suhail

精选

Thinking Machines 今日推出多模态模型 Inkling，支持文本、图像和音频三种模态的高效推理。该模型完全权重开放，允许用户在 Tinker 平台上进行微调。官方同时提供 Inkling Playground 供用户体验。这一发布标志着后训练基础设施即服务的垂直整合进入新阶段。

AI模型 Inkling Thinking Machines 多模态

事件专题

推荐理由：Inkling 能同时处理文本、图像和音频，权重全开放还能自己微调，去 Playground 玩一把就知道了。

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03:42

Paul Couvert@itsPaulAi

Thinking Machines发布了开源模型Inkling，采用Apache 2.0许可。Inkling为多模态模型，支持文本、图像和音频，拥有41B活跃参数。在Design Arena上其性能与GPT-5.6 Sol相当。公司还计划推出12B参数的Inkling-Small版本。Inkling提供完整权重，并可在Tinker平台微调。

AI模型 Inkling Thinking Machines GPT-5.6 Sol

事件专题

推荐理由：Thinking Machines出了个真开源的多模态模型Inkling，41B参数能和GPT-5.6 Sol掰手腕，还准备出12B小版，赶紧试试。

原文

03:40

elvis@omarsar0

精选

Thinking Machines推出Inkling，一个975B参数（41B活跃）的MoE Transformer模型。它原生支持文本、图像和音频多模态处理。上下文长度提供64K和256K两种版本。完整权重已开放，可在Tinker平台进行微调。用户还能通过Inkling Playground直接体验。

AI模型 Inkling Thinking Machines MoE

事件专题

推荐理由：Thinking Machines开源了975B参数的MoE模型Inkling，支持多模态和64K/256K长上下文，还能在Tinker上微调，值得试试。

原文

03:39

Lilian Weng@lilianweng

Thinking Machines 发布 Inkling 模型，提供完整开源权重。该模型在文本、图像、音频三种模态上均具备高效推理能力。用户可在 Tinker 平台上直接进行微调。基准性能覆盖广泛能力类别，适合实际应用与定制开发。

AI模型 Inkling Thinking Machines 多模态

事件专题

推荐理由：Thinking Machines 开源了 Inkling，能同时处理文本、图像和音频，还能在 Tinker 上微调，挺实用的。

原文

03:00

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI

精选

Thinking Machines 推出开源模型 Inkling，支持文本、图像和音频三模态推理。模型基于 NVIDIA GB300 NVL72 训练，NVFP4 检查点已在 Hugging Face 开放下载。官方提供完整权重，并支持通过 Tinker 平台进行微调，用户也可在 Inkling Playground 直接体验。

AI模型 Inkling Thinking Machines NVIDIA

事件专题

推荐理由：Thinking Machines 刚发了 Inkling，一个开源的多模态推理模型，能处理文本、图像、音频，还给了完整权重可以微调，NVFP4 检查点直接下。

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02:20

techcrunch@Connie Loizos

Thinking Machines推出其首个公开开放模型Inkling，强调针对特定场景优化而非通用能力。公司经过一年半的幕后开发，首次展示技术方向。Inkling采用与主流大语言模型不同的架构，聚焦企业特定任务效率。该模型目前以开源形式发布，允许开发者定制。

AI模型 Thinking Machines Inkling 开放模型

事件专题

推荐理由：Thinking Machines终于亮出了首款开放模型Inkling，主打专精不搞一刀切，和GPT这类通用模型路线很不一样，值得看看。

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