thinkingmachines · Inkling Small
Inkling-Small 是一款开放权重模型。它是一个混合专家（Mixture-of-Experts）Transformer，总参数量为 276B，激活参数量为 12B，在 NVIDIA GB300 NVL72 系统上训练而成。该模型具备对音频和图像的原生推理能力、可调节的思考投入度，并在多项基准测试中展现出全面的性能表现。
三种买法各挑一个最划算的。点卡片看这一种的全部选择。
Inkling-Small 是一款开放权重模型。它是一个混合专家（Mixture-of-Experts）Transformer，总参数量为 276B，激活参数量为 12B，在 NVIDIA GB300 NVL72 系统上训练而成。该模型具备对音频和图像的原生推理能力、可调节的思考投入度，并在多项基准测试中展现出全面的性能表现。
三种买法各挑一个最划算的。点卡片看这一种的全部选择。
Inkling-Small 是一款开放权重模型。它是一个混合专家（Mixture-of-Experts）Transformer，总参数量为 276B，激活参数量为 12B，在 NVIDIA GB300 NVL72 系统上训练而成。该模型具备对音频和图像的原生推理能力、可调节的思考投入度，并在多项基准测试中展现出全面的性能表现。
折扣与价格评分按全球的官方价计算
| 计价项 | 适用范围 | 官方价格 |
|---|---|---|
| 缓存读取 | 全球 | 0.6687 CNY每百万 Token |
| 输入 | 全球 | 3.009 CNY每百万 Token |
| 输出 | 全球 | 8.024 CNY每百万 Token |
不同地方写法可能不一样，列在这里方便你对上号。名字太模糊、认不准的不会公开。
按第三方评测机构 Artificial Analysis 的智能指数，只跟当前在售的模型排名，每个模型按它最强的推理档位算：前 15% 为旗舰，15%–40% 为高端，40%–70% 为中端，其余为入门。只比能力，不看价格。
科学难题、数学和没见过的新题，看它想得清不清楚。
从没见过的图形规律题，靠现场推理而不是背题。看它遇到新问题会不会举一反三。
数学家出的前沿数学题，题目不公开、难以刷分。做数学、算法、量化时看这项。
研究生水平的物理、化学、生物难题。拿它做研究、分析复杂问题时看这项。
答得对不对、会不会编造，查资料和写正式内容时最要紧。
简短的事实问答，答错或编造都扣分。拿它查资料、写要求准确的内容时看这项。
厂商官方接口的实测中位数，看它回答快不快；不代表任何中转站线路的快慢。
厂商官方接口开始回答后，每秒能吐出多少 Token 的实测中位数。不代表中转站线路的快慢。
向厂商官方接口提问后，要等几秒才看到回答的第一个字（思考模型包括思考时间）的实测中位数。越短越好，不代表中转站线路。
这些评测停止更新、有成绩的模型太少或者和选购关系不大，成绩仅供参考，不影响上面的名次和用途筛选。
Artificial Analysis 自己跑十项测试合成的能力分，并记下每道题实际花了多少钱。用来看模型整体多强、值不值。
不再排行的原因：有成绩的在售模型太少，排不成榜。
Epoch AI 把几十项前沿评测合成的一个能力指数，用来看模型整体有多强。
不再排行的原因：综合能力已改按 Artificial Analysis 智能指数排名（覆盖的在售模型多一倍）；Epoch 综合指数留作第二来源参考。
该模型还没有公开的中转服务商线路。
还没有人点评。用过的话，写下第一条真实体验，帮后来的人少踩坑。
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