Thinking Machines Lab представила открытую мультимодальную модель Inkling

Thinking Machines Lab выпустила свою первую модель с открытыми весами Inkling. Модель поддерживает несколько модальностей и может дообучаться на платформе Tinker.

Thinking Machines Lab выпустила свою первую модель с открытыми весами под названием Inkling. Модель поддерживает работу с текстом, изображениями, аудио и видео, а также рассчитана на дообучение под конкретные задачи. Вместе с основной версией доступна предварительная Inkling-Small. Разработчики отмечают, что Inkling не позиционируется как лидер среди open-weights и closed-weights моделей: ставка сделана на универсальную мультимодальную основу и удобную кастомизацию. Интеграция с платформой Tinker позволяет тонко настраивать модель прямо в экосистеме Thinking Machines. В демонстрации показан полный цикл: постановка задачи, дообучение, оценка и переход к новым весам.

Источники 1

Thinking Machines Lab представила открытую мультимодальную модель Inkling Machinelearning

Thinking Machines Lab выкатила Inkling - свою первую open-weights модель.

И это сразу тяжёлый релиз:

* 975B total params
* 41B active
* 1M context
* обучение на 45T токенов
* текст, изображения, аудио и видео
* рядом идёт preview Inkling-Small с 12B active

Они прямо пишут, что Inkling не лидер среди всех open и closed моделей. Ставка другая: дать сильную multimodal базу, которую можно дообучать под свои задачи.

Самая интересная часть - связка с Tinker.

Inkling можно fine-tune’ить прямо на платформе Thinking Machines. В демо модель даже сама написала себе fine-tuning job, обучилась избегать буквы “e” в ответах, прогнала eval и переключилась на новые веса.

То есть они показывают полный контур кастомизации:

модель → задача → данные → fine-tune → eval → новые веса.


Похоже, Thinking Machines строит фабрику моделей под конкретные продукты.

https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/