GPT
הוספת כלי
I

Inkling

קוד פתוח

thinkingmachinesapache-2.02026-07-14

  • transformers
  • safetensors
  • inkling_mm_model
  • image-text-to-text
  • conversational

מודל ענק במשקל 1.7 טרה בייט שמקבל יחד טקסט, תמונה ושמע. הוא פונה למי שצריך מודל פתוח למשימות סוכן וקוד עם ארכיטקטורת מומחים שמפעילה רק 41 מיליארד פרמטרים בפועל.

  • 952Bפרמטרים
  • 1.7 TBמשקל הקבצים
  • 294,769הורדות בחודש
  • 1,772לייקים

מה זה

הארכיטקטורה מבוססת על תערובת מומחים עם 66 שכבות, שבה כל טוקן מפעיל רק 6 מתוך 256 מומחים ועוד 2 מומחים קבועים. המבנה הזה מחזיק 975 מיליארד פרמטרים בסך הכול, אבל מריץ רק 41 מיליארד בכל רגע נתון. הוא מעבד ישירות תמונות, קובצי וידאו ואודיו דרך מקודדים ייעודיים, ופולט טקסט בלבד.

במבחני ביצועים הוא מציג יכולת גבוהה במתמטיקה עם 97.1 אחוזים בבחינת AIME 2026, ועומד על 77.6 אחוזים בפתרון בעיות קוד ב־SWEBench Verified. במשימות שדורשות הפעלת כלים ואינטגרציות הוא מגיע ל־74.1 אחוזים ב־MCP Atlas, מה שמציב אותו קרוב למודלים סגורים מובילים בתחום האוטומציה.

מתאים ל

  • סוכני פיתוח תוכנה

    תוצאה של 77.6 אחוזים ב־SWEBench הופכת אותו למתאים לתיקון באגים אוטומטי ובניית כלי קוד.

  • ניתוח מסמכים משולבי תמונה

    המקודד ההיררכי מעבד תמונות ברזולוציה של עד 4096 פיקסלים לטובת חילוץ נתונים מגרפים ותרשימים.

  • עיבוד הקלטות קוליות

    הוא קולט קובצי אודיו בפורמט WAV עד 20 דקות ומחזיר סיכומים טקסטואליים ללא תמלול מוקדם.

איפה זה נופל

הדיוק העובדתי שלו בעייתי. במבחן SimpleQA Verified הוא השיג 43.9 אחוזים בלבד, ובמדד AA Omniscience הוא קיבל אחוז בודד, מה שמעיד על הזיות מרובות. היוצרים מודים שהוא מתקשה בשיחות ארוכות, ומציג חולשה מול הנחיות עקיפות או משחקי תפקידים שנועדו לעקוף מגבלות בטיחות. בנוסף, הוא מוגבל לאנגלית ושפות נוספות בלי התחייבות לאיכות בעברית.

שאלות
נפוצות

האם אפשר להריץ אותו על שרת יחיד בחברה?

לא בגרסה הרגילה. מדובר ב־1.7 טרה בייט של משקולות שדורשים מערך מרובה כרטיסי מסך יקרים מאוד כדי לטעון את המודל לזיכרון.

האם המודל בטוח לשימוש מול לקוחות קצה ללא סינון נוסף?

לא מומלץ. יוצרי המודל מציינים במפורש שיש לו נטייה להיענות לבקשות בעייתיות בניסוחים מתוחכמים, וממליצים להציב מעליו שכבת בקרה חיצונית כמו Llama Guard.

איך מריצים

כדי להוריד אותו תצטרכו להתמודד עם 125 קבצים בנפח של כמעט 1.7 טרה בייט בפורמט BF16. הרצה מקומית כזו מחייבת אשכול שרתים כבד עם זיכרון וידאו עצום, גם אם גרסת NVFP4 המכווצת מקלה מעט על הדרישות. נתמכות ספריות תשתית מוכרות כמו vLLM, SGLang ו־Unsloth.

לרוב הצוותים אין טעם לתחזק חומרה כזו בשרתים פרטיים. אם אתם לא בונים מערך מחקר עצמאי או עובדים תחת דרישות פרטיות מחמירות, עדיף להשתמש ב־API דרך ספקי ענן צד שלישי או בסביבת Tinker Playground.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("image-text-to-text", model="thinkingmachines/Inkling")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

125 קבצים במאגר, 1.7 TB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון הוא Apache 2.0 מלא. אפשר להשתמש בו לצרכים מסחריים, לשנות את הקוד והמשקולות, להטמיע אותו במוצרים פנימיים או חיצוניים, ולחלק עותקים ללא תשלום תמלוגים, כל עוד שומרים על הודעת זכויות היוצרים המקורית ומצרפים עותק של הרישיון.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗