Inkling
Red Neuronal
Inkling es un modelo multimodal abierto de Thinking Machines Lab con arquitectura MoE para razonamiento, código y escenarios de agentes
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?
Inkling es un modelo multimodal de pesos abiertos de Thinking Machines Lab basado en la arquitectura mixture-of-experts: de 975 mil millones de parámetros, se activan unos 41 mil millones por solicitud, combinando el conocimiento de una gran red con una computación eficiente. Creado para razonamiento universal, escritura y análisis de código, y sistemas de agentes con llamada a herramientas, Inkling es ideal cuando las respuestas requieren pasos lógicos. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: paga con tarjeta rusa en rublos solo por los tokens consumidos, que no caducan. Acceda a más de 250 modelos en una sola ventana para comparar respuestas y cambiar sin reescribir la integración: el API de BotHub es único para todos. Los chats están cifrados y las empresas disponen de contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y panel de administración con límites. Útil para refactorizar código ajeno, encontrar errores mediante trazas, crear agentes con function calling, preparar borradores técnicos o analizar imágenes junto con el texto de la tarea.Preguntas frecuentes sobre Inkling
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.
Inkling:free de thinkingmachines es un modelo de texto con razonamiento previo a la respuesta. Analiza documentos e imágenes, escribe y corrige código, y ayuda con análisis y tareas STEM. Su ventana de contexto de 262 144 tokens permite trabajar con archivos grandes y conversaciones largas completas, sin necesidad de fragmentarlos.
El límite de salida según nuestros datos es de 262 144 tokens, igual que el contexto. Es decir, puede obtener un documento largo, un módulo de código grande o un análisis detallado en una sola pasada, sin tener que unir manualmente los resultados.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado. El modelo procesa la tarea paso a paso antes de formular la respuesta, lo que ayuda notablemente en matemáticas, lógica, depuración de código y escenarios de varios pasos. Paga solo por los tokens utilizados, no se requiere suscripción.
Sí, el modelo admite la llamada a funciones y la salida estructurada en JSON; puede integrarse en escenarios de agentes y conectarse a herramientas externas. BotHub utiliza un API único compatible con OpenAI, por lo que puede cambiar de modelo sin reescribir la integración.
El modelo acepta imágenes y documentos: puede enviar capturas de pantalla, esquemas, PDF o tablas y pedir que analice el contenido. No tenemos datos sobre audio o video; para esas tareas, BotHub cuenta con modelos especializados.
No tenemos datos sobre idiomas, así que no podemos prometer nada: pruebe el modelo con sus propias consultas. Es rápido: el acceso desde Rusia no requiere VPN ni tarjetas extranjeras, el pago es en rublos y puede comparar respuestas de otros modelos en la misma ventana.