# Thinking Machines Lab 推出"小号"开源模型 Inkling-Small，约 1/4 规模提供相近性能

- 来源：IT之家（RSS）
- 发布时间：2026-07-31 15:34
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## AI 摘要

Thinking Machines Lab 推出 Inkling-Small，总参数 276B、激活参数 12B，规模约为 Inkling 的 1/4，同样采用混合专家（MoE）架构并支持最高 1M token 上下文。

## 正文

IT之家 7 月 31 日消息，Thinking Machines Lab 昨日（7 月 30 日）发布博文，宣布推出 Inkling-Small 模型，其性能媲美 Inkling，但规模降低至约四分之一。

IT之家此前报道，Inkling 号称“美国最强开源 AI 模型”，采用混合专家（MoE）架构，总参数 975B、激活参数 41B，最长上下文 1M tokens。

而本次推出的 Inkling-Small 模型同样采用混合专家（MoE）架构，总参数为 276B，激活参数为 12B，规模约为 Inkling 的 1/4，在 NVIDIA GB300 NVL72 系统上训练。

与 Inkling 一样，Inkling-Small 支持音频和图像原生推理、可变思考强度、最高 1M token 上下文窗口，并在多类基准测试中保持较均衡表现。

Thinking Machines 已开放 Inkling-Small 完整权重，同时将其接入 Tinker 微调服务，并在 Tinker Playground 提供文本、图像和音频聊天体验。

Thinking Machines 称，Inkling-Small 以更低计算量取得接近 Inkling 的表现。在智能体工具使用、推理和指令遵循测试中，Inkling-Small 的效率高于 Inkling，并可与同等权重级别的其他模型竞争。

在推理和智能体任务中，Inkling-Small 匹配或超过 Inkling。Humanity’s Last Exam 测试中，Inkling-Small 得分 31.6%，高于 Inkling 的 29.7%。Thinking Machines 称，在每个思考预算下，Inkling-Small 的测试时计算曲线均高于 Inkling。

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