Thinking Machines Meluncurkan Model AI Inkling untuk Fine-Tuning Skala Perusahaan

Thinking Machines meluncurkan Inkling pada 15 Juli 2026, model fondasi AI multimodal open-weight dengan bobot penuh yang dirancang untuk fine-tuning tingkat enterprise dan pengembang, bukan untuk persaingan frontier. Model ini adalah transformer Mixture-of-Experts dengan total 975 miliar parameter dan 41 miliar parameter aktif, serta mendukung context window hingga satu juta token. Perusahaan memposisikan Inkling sebagai basis yang fleksibel untuk kustomisasi, menekankan upaya berpikir yang dapat dikendalikan serta penalaran multimodal native untuk teks, gambar, dan audio. Bobot model lengkap tersedia di Hugging Face, dengan fine-tuning yang dapat diakses melalui platform Tinker milik perusahaan. Thinking Machines secara eksplisit menyatakan model ini tidak mengklaim status state-of-the-art, namun fokus pada keluasan kemampuan, efisiensi biaya, dan kalibrasi keselamatan untuk penerapan di enterprise.

Thinking Machines Merilis Spesifikasi Teknis untuk Model Inkling

Inkling dipra-latih pada 45 triliun token yang mencakup teks, gambar, audio, dan video. Model ini menawarkan penalaran multimodal native di seluruh ketiga jenis input, kemampuan yang membedakannya dari kebanyakan alternatif open-weight, yang biasanya tidak memiliki dukungan audio native. Pengembang dapat menyesuaikan berapa banyak token yang digunakan model untuk menyelesaikan sebuah masalah, sehingga memungkinkan penghematan biaya dan latensi. Dalam pengujian, Inkling menyamai Nemotron 3 Ultra di Terminal Bench 2.1 dengan biaya token sekitar sepertiga.

Thinking Machines juga menampilkan Inkling-Small, varian yang lebih ringan dengan total 276 miliar parameter dan 12 miliar parameter aktif. Inkling-Small menyamai atau melampaui model yang lebih besar pada beberapa benchmark, menawarkan opsi berbiaya lebih rendah untuk beban kerja sintesis dan penilaian.

Inkling Raih Hasil Benchmark Kompetitif Melawan Model Bobot Tertutup

Hasil benchmark menunjukkan performa kompetitif tetapi tidak unggul dibanding model bobot tertutup seperti Claude Fable 5 dan GPT-5.6 Sol pada tugas penalaran dan agen. Rilis ini menekankan performa yang kuat pada coding, mengikuti instruksi, factuality, vision, dan audio.

Di ForecastBench, Inkling tampil setara dengan model tertutup terkemuka termasuk Gemini 3.1 Pro dan Grok 4.3. Di FORTRESS, sebuah benchmark yang menilai penolakan permintaan berbahaya sambil menghindari over-refusal pada analog yang netral, Inkling mencetak 78% pada prompt adversarial dibanding 77,6% untuk Nemotron 3 Ultra dan 65,6% untuk Kimi K2.6.

Thinking Machines Menerapkan Keamanan dan Kalibrasi Epistemik dalam Pelatihan Inkling

Thinking Machines melatih Inkling menggunakan reinforcement learning terhadap aturan penilaian yang tepat pada kumpulan besar pertanyaan peramalan dunia nyata yang telah diselesaikan, menghasilkan model yang terkalibrasi untuk mengekspresikan ketidakpastian yang sesuai, bukan berhalusinasi dengan percaya diri. Pipeline pelatihan memasukkan dua penilai otomatis — penilai berbasis rubrik dan penilai klaim dengan pencarian web agen — untuk sekaligus meningkatkan kemampuan membantu dan mengurangi kesalahan faktual.

Thinking Machines Membuat Inkling Tersedia Melalui Berbagai Mitra Penerapan

Baik Inkling maupun Inkling-Small tersedia melalui Tinker. Kemitraan penerapan mencakup TogetherAI, Fireworks, Databricks, Hugging Face, dan lainnya.

FAQ

Apa yang diluncurkan Thinking Machines pada 15 Juli 2026?

Thinking Machines meluncurkan Inkling, model fondasi AI multimodal open-weight dengan total 975 miliar parameter dan 41 miliar parameter aktif, yang dirancang untuk fine-tuning tingkat enterprise dan pengembang.

Bagaimana Inkling dibandingkan dengan model bobot tertutup di benchmark?

Inkling menunjukkan performa kompetitif tetapi tidak unggul dibanding model bobot tertutup seperti Claude Fable 5 dan GPT-5.6 Sol pada tugas penalaran. Di ForecastBench, ia tampil setara dengan Gemini 3.1 Pro dan Grok 4.3. Di FORTRESS, ia mencetak 78% pada prompt adversarial.

Di mana pengembang dapat mengakses Inkling untuk fine-tuning?

Bobot model lengkap tersedia di Hugging Face, dan fine-tuning dapat diakses melalui platform Tinker milik perusahaan. Kemitraan penerapan termasuk TogetherAI, Fireworks, Databricks, dan Hugging Face.