Inkling Small
Red Neuronal
Inkling Small es una red neuronal multimodal abierta de Thinking Machines Lab con arquitectura MoE: 12B de parámetros activos de 276B.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 262 144 tokens
- Niveles de razonamiento
- ninguno, mínimo, bajo, medio, alto, max
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Cómo funciona Inkling Small?
Inkling Small es un modelo multimodal de pesos abiertos de Thinking Machines Lab basado en la arquitectura mixture-of-experts: de 276 mil millones de parámetros, se activan unos 12 mil millones por solicitud, lo que reduce el cálculo en comparación con modelos densos similares. Es la versión más pequeña y económica de la línea Inkling, ideal para tareas de flujo donde la velocidad y el costo predecible son clave. En BotHub, acceda sin VPN ni tarjetas extranjeras: pague en rublos con tarjetas rusas solo por los tokens usados; el saldo no caduca. Compare más de 250 redes neuronales en una sola ventana y utilice una API compatible con OpenAI para cambiar de modelo sin reescribir integraciones. El tráfico está cifrado con AES-GCM y no se guardan los diálogos. Es útil para procesamiento masivo de textos y consultas multimodales, programación, extracción de datos de documentos y prototipos de asistentes. Para clientes corporativos, BotHub ofrece contratos, facturación, gestión documental electrónica y panel de administración con límites.Preguntas frecuentes sobre Inkling Small
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto con modo de razonamiento: desglosa tareas paso a paso, escribe y corrige código, explica errores y acepta documentos e imágenes. Su ventana de contexto de 262 144 tokens permite cargar archivos grandes y conversaciones extensas. Ideal para análisis, tareas STEM y escenarios de agentes con llamadas a herramientas.
El límite de salida es de hasta 262 144 tokens, igual que la ventana de contexto. Suficiente para documentos grandes, análisis detallados o mucho código. Tenga en cuenta que la solicitud y la respuesta comparten el presupuesto de contexto, por lo que el volumen disponible depende del tamaño del prompt y los archivos adjuntos.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado: antes de la respuesta final, construye una cadena de pasos. Esto ayuda en matemáticas, lógica, depuración de código y tareas complejas donde el proceso es importante. Tenga en cuenta que el razonamiento consume tokens de salida, por lo que las respuestas son más largas.
Sí, admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON. Puede conectar el modelo a herramientas, bases de datos y servicios para crear agentes y pipelines. En BotHub, esto está disponible mediante una API compatible con OpenAI, por lo que no necesita reescribir la integración al cambiar de modelo.
Según nuestros datos, acepta texto, imágenes y documentos: envíe una captura, esquema, PDF o tabla y obtenga un análisis en texto. No se admiten audio ni video. El modelo no genera nada que no sea texto; responde exclusivamente en formato de texto.
Nuestros datos no especifican el idioma de las consultas y respuestas, por lo que no podemos prometer una calidad específica en ruso; pruebe el modelo con su tarea en el chat o vía API. No hay restricciones por parte del servicio: acceso desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras, pago en rublos.