Inkling-Small 发布，276B 参数性能持平原版

Thinking Machines 于 2026 年 7 月 30 日发布 Inkling-Small，该模型总参数 276B，激活参数仅 12B，规模约为原版 Inkling 的四分之一，但性能与原版相当。官方宣布开放完整权重，并已支持在 Tinker 平台进行微调及通过 Tinker Playground 进行文本、图像和音频交互。

Inkling-Small 以四分之一的总参数规模实现与原版相当的性能，且仅需 12B 激活参数，意味着在保持性能的同时大幅降低了资源消耗。这标志着高效模型在保持能力上取得进展，可能推动大模型在更广泛场景的部署。

模型通过稀疏激活或混合专家等技术，在总参数（276B）与激活参数（12B）间实现巨大差异，使得推理时无需加载全部参数，从而显著降低计算和内存需求，同时保持性能。开放权重和微调支持进一步降低使用门槛，鼓励社区在此基础上进行定制和优化。

对产品研发而言，Inkling-Small 提供了高性能、低成本的模型选择，可减少推理成本和时间，提升响应速度。开放权重和微调支持使团队能基于自身数据定制模型，缩短定制化周期。Tinker 集成使原型验证和集成更加便捷，加速产品迭代。

• 基于 Inkling-Small 构建多模态交互应用，利用其低激活参数特性，在边缘设备或资源受限环境中部署。
• 利用开放权重，针对特定垂直领域（如医疗、金融）进行微调，打造专属 AI 助手或分析工具。
• 在 Tinker 平台上快速搭建演示原型，验证产品概念，并借助微调能力持续优化用户反馈。
• 评估将现有基于原版 Inkling 的服务迁移至 Inkling-Small，以降低运营成本并提高吞吐量。

• Inkling-Small 的具体架构设计未在证据中说明，是否存在其他细节影响其实际性能。
• 原版 Inkling 的参数量和性能基准未提及，无法量化比较性能持平的准确程度。
• 开放权重的许可证条款和商业使用限制尚不明确。
• Tinker 平台对 Inkling-Small 的支持范围和稳定性有待验证。