ТекстКартинка + текст

Inkling

Флагманские открытые модели лаборатории Миры Мурати: принимают текст, изображения и аудио. Большие MoE, требуют нескольких видеокарт.

Разработчик
Thinking Machines Lab, США
Первый выпуск
июл 2026
Последний выпуск
июл 2026
Размеры
276B-A12B, 975B-A41B
Лицензия
Можно в коммерциюApache 2.0
Русский язык
Не заявлен
Готовые сборки
GGUF
Запуск
Через свой серверНужна видеокарта
Сферы
Разработка ПО, Финансы, Документы и бухгалтерия

Какие задачи решает

  • Корпоративный ассистент уровня флагмана
  • Разбор документов, изображений и аудио
  • Помощь в программировании
  • Агенты для сложных многошаговых задач

Где применяется

Крупные компанииИТ и разработкаАналитика

Требования к железу

НоутбукНоутбук или обычный ПК, до 8 ГБ видеопамяти — младшие версии
нет версий
1 видеокартаОдна видеокарта на 16–80 ГБ — средние версии
нет версий
КластерСервер с несколькими видеокартами — флагманские версии
подходит

Версии

  1. Inkling-Small
  2. Inkling

Как запустить

На своём сервереВеса скачиваются с Hugging Face, запуск — через vLLM (нагрузка и API) или llama.cpp (скромное железо). Так модель работает в закрытом контуре, без оплаты за запросы.Hugging Face
Сколько нужно железаПосчитайте видеопамять под нужный размер модели, контекст и число одновременных запросов.Открыть калькулятор железа

Ставлю и настраиваю под ключ: подберу размер модели, разверну на вашем сервере, подключу к вашим системам. Квантование — сжатие модели: она занимает меньше видеопамяти и работает на более скромном железе. Отвечает при этом чуть иначе, поэтому качество проверяют на своих примерах.

Частые вопросы

Можно ли использовать Inkling в коммерческом проекте?

Да. Лицензия: Apache 2.0. Это разрешает коммерческое использование, но перед запуском лицензию всё равно стоит показать юристу.

Какое железо нужно для Inkling?

Минимум: Сервер с несколькими видеокартами — флагманские версии. Без видеокарты модель практически не работает. Точный объём видеопамяти под ваш размер модели и контекст можно посчитать в калькуляторе железа.

Поддерживает ли Inkling русский язык?

В карточке модели языки не перечислены, поэтому поддержку русского обещать нельзя — её нужно проверять на ваших примерах.

Где скачать Inkling и сколько это стоит?

Веса Inkling лежат в открытом доступе и скачиваются бесплатно. Платить нужно только за железо, на котором модель работает, и за настройку. Ссылки на первоисточник — в конце страницы.

Как внедряю у заказчика

  1. ПодборВыбираю размер модели под задачу и ваше железо, проверяю на ваших примерах.
  2. УстановкаРазворачиваю на вашем сервере или в закрытом контуре, отдаю API.
  3. ДообучениеДообучаю на ваших данных (LoRA) или подключаю базу знаний — что дешевле для задачи.
  4. ВстраиваниеПодключаю к CRM, 1С, боту, сайту или рабочему чату, настраиваю мониторинг.

Статьи по теме

Похожие модели

ТекстCohere CommandCohere · КанадаКоммерция с условиями

Модели для бизнеса: поиск по документам со ссылками на источники, вызов инструментов, много языков. Command A+ 2026 года впервые вышла под Apache 2.0, за ней — линейка North: код, перевод и компактное зрение.

Подробнее
ТекстNVIDIA NemotronNVIDIA · СШАКоммерция с условиями

Модели NVIDIA для агентов и рассуждений, заточенные под быстрый запуск на её видеокартах. Nemotron 3 это гибрид Mamba и MoE от 4B до 550B; Nano Omni разбирает видео, аудио и картинки (только английский). Новая Nemotron 3.5 Super VL (120B, активны 12B, контекст до 1 млн токенов) читает текст, картинки и видео до двух минут, упор на документы и агентов; сжатая Bolt (74B, активны 9B) умещается в 24 ГБ видеопамяти. Языки Super VL: английский, испанский, французский, немецкий, итальянский, японский. Dory 1.0 (4B, контекст до 256 тысяч токенов, английский) прогоняет один и тот же блок слоёв несколько раз, и число проходов можно менять под задачу: больше проходов даёт больше точности без новой модели и без длинных рассуждений в тексте.

Подробнее
ТекстDeepSeekDeepSeek · КитайМожно в коммерцию

Флагманская линия DeepSeek: от первых 7B/67B до V4-Pro на 1,6 трлн параметров. Уровень закрытых моделей при открытой MIT-лицензии; картинки понимают V4-Flash-Vision-Exp и V4.1-Flash, контекст до 1 млн токенов. Свежая V4.1-Flash-1017 отвечает короче и быстрее предыдущей Flash: по замерам самой DeepSeek, на DeepSWE v1.1 77,0 против 74,2, на Terminal-Bench 4.0 42,3 против 31,2.

Подробнее

Источник: huggingface.co/thinkingmachines/Inkling-Small. Данные сверены с карточкой модели 22.09.2026. Лицензию перед коммерческим запуском проверьте с юристом.