Inkling Small
PulseAugur coverage of Inkling Small — every cluster mentioning Inkling Small across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
- 2026-08-06 product_launch Thinkingmachines released the Inkling Small model, offering a large context window and open weights. 来源
- 2026-07-31 product_launch Thinking Machines has released its second model, Inkling Small, an open-weights reasoning model. 来源
- 2026-07-31 product_launch Thinking Machines released its second AI model, Inkling Small, an open-weights reasoning model. 来源
- 2026-07-31 product_launch Inkling Small model is now available on AI Gateway. 来源
2 天有情绪数据
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Thinking Machines Lab 发布 Inkling 2 Small MoE 模型
Thinking Machines Lab 推出了 Inkling 2 Small，一个拥有 5940 亿参数、170 亿活跃参数的混合专家（MoE）模型。这个多模态模型接受文本和图像输入，并支持 100 万个 token 的上下文窗口。它在 SWE-Bench Pro V2 和 PerceptionBench 等各种基准测试中表现出色，可通过 Tinker API 获取。
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Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small，具备强大的代理能力 · 已追踪 2 个来源
Thinking Machines Lab 发布了 Inkling 2 Small，这是一款新的混合专家模型，总参数为 5940 亿，激活参数为 170 亿。该模型在其前代产品的基础上取得了显著改进，尤其是在代理编码、视觉和知识工作方面，在人工智能分析指数上获得了 31 分。虽然最初通过 Tinker 平台提供，但完整权重计划下周在完成外部安全测试后以 Apache 2.0 许可证发布。
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Unsloth 支持本地使用 NVIDIA Nemotron 3.5 和 Meta Muse Spark Open
Unsloth 发布了一个更新，支持在本地运行 NVIDIA 的 Nemotron 3.5 模型和 Meta 的 Muse Spark Open。Nemotron 3.5 模型，包括 Super VL（120B 参数）和 Bolt（74B 参数），提供不同的上下文长度和内存需求。Meta 的 Muse Spark Open 是一个 816B 参数模型，专为多模态推理和编码任务设计。此更新还引入了改进的编码代理提示缓存、增强的浏览器集成…
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Gemma 4 26B-A4B 在以自我为中心的数据任务上以 19 倍的成本匹配 Gemini 2.5 Flash
最近使用 HFlow 框架的评估，评估了几种开源权重视觉语言模型（VLMs）处理以自我为中心数据的能力。研究发现，Gemma 4 26B-A4B 在手部可见性和主动操作任务上与 Gemini 2.5 Flash 的表现相当，一致性达到 90.87%，但成本却显著降低。Gemma 和 Qwen 3.8 27B 模型都证明了自托管的实用性，提供了私有数据处理能力。这表明开源权重 VLM 越来越适合大规模的以自我为中心的数据任务，成本、吞吐…
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Thinkingmachines 发布 Inkling Small，拥有 52.4k token 上下文
Thinkingmachines 发布了 Inkling Small，这是一个开放权重的模型，能够处理 52.43 万个 token。该模型的定价为每个输入 token 0.5 美元，每个输出 token 1.2 美元，旨在与专有替代品相比，为长上下文任务提供经济高效的解决方案。
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LLaMA 社区寻求新的 70-80B 参数模型竞争者
r/LocalLLaMA 子版块的一位用户正在寻求推荐，并希望看到 700-800 亿参数范围内的新大型语言模型。他们目前使用 DSV4 Flash 0731、Inkling Small、Laguna S 2.1 和 Step-3.7-Flash 等模型，但发现它们在代理编码任务上的性能有些慢。用户希望在这个规模级别上出现新的混合专家（MoE）模型，其性能优于当前的 Qwen 3.6 等选项，目标是在他们的硬件上实现显著更快的生成速度。
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Thinking Machines 发布 Inkling-Small，性能超越更大模型
Thinking Machines Lab 推出了 Inkling-Small，这是一款新的开源多模态模型，它优先考虑效率而非单纯的规模。尽管比其前身 Inkling 体积小得多，Inkling-Small 在各种编码和推理基准测试中表现出卓越的性能。该模型设计用于更轻松的部署，能够在一台 GPU 上运行，并根据 Apache 2.0 许可证提供。
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MCP 2.0、AI 模型降价以及关键 Rails/Nuxt 安全补丁发布
本周多个技术领域都有重要更新，包括 MCP 协议、AI 模型定价以及 Web 开发框架。MCP 处理程序已更新至 2.0 版本，引入了无状态协议支持，这对于无服务器部署尤其有利。在 AI 领域，模型提供商将 GPT 5.6 Luna 的 token 成本降低了 80%，并将 Sol 的快速模式速度提高了 2.5 倍，这些改进已自动反映在 AI Gateway 中。此外，ThinkingMachines 发布了其 Inkling 模型的…
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Thinking Machines 的 Inkling Small 模型已集成到 AI Gateway
Thinking Machines 的 Inkling Small 模型现已在 AI Gateway 上可用。该模型以其更小的体积而闻名，性能可与其大型版本相媲美，而体积仅为其四分之一。它具有原生音频和图像推理能力，以及可控的思考强度和零数据保留，使其适用于编码和工具使用任务。
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开源 AI 模型价格下降并新增排行榜
近期，多个开源 AI 模型被添加到追踪排行榜或大幅降价。Thinkingmachines 的 Inkling Small 因其大上下文窗口和有竞争力的定价而受到关注，Alibaba Group 的 Qwen3.7 Flash 也已被添加。此外，Qwen3 Coder 480B、GLM-5.2 和 Ling-3.0-flash 等模型价格大幅下降，表明开源 AI 解决方案市场竞争激烈。DeepSeek V4 Flash 0731 是另一…