Thinking Machines: Inkling Small (batch) · Thinkingmachines
Inkling Small es un modelo multimodal de mezcla de expertos de código abierto de Thinking Machines Lab, con 12B parámetros activos de 276B totales. Se posiciona como el miembro más pequeño y eficiente de la familia, ideal para aplicaciones que requieren procesamiento rápido sin comprometer la calidad.
Sobre Thinking Machines: Inkling Small (batch)
Inkling Small es un modelo multimodal de mezcla de expertos de código abierto de Thinking Machines Lab, con 12B parámetros activos de 276B totales. Se posiciona como el miembro más pequeño y eficiente de la familia, ideal para aplicaciones que requieren procesamiento rápido sin comprometer la calidad.
Para qué sobresale: Procesamiento multimodal eficiente · 12B parámetros activos optimizados · Arquitectura mixture-of-experts.
Cómo usar Thinking Machines: Inkling Small (batch)
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1
Escribe o sube
Escribe lo que quieres en el cuadro de arriba — o sube el archivo si la herramienta lo pide.
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Genera
Click en el botón principal. Esperar 2-30 segundos según el modelo y el tamaño del input.
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Descarga o comparte
Descarga el resultado o comparte el link directo. Sin marca de agua, listo para usar.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta usar Thinking Machines: Inkling Small (batch)?
Thinking Machines: Inkling Small (batch) es un modelo Pro: cuesta 10 tokens por uso (~$0.05 de costo real para nosotros). Necesitas un plan Pro ($9/mes → 15.000 tokens) o un pack one-shot. Si ya tienes tokens en la cuenta gratis, también puedes gastarlos directamente.
¿Cuántos usos de Thinking Machines: Inkling Small (batch) entran en el plan Pro?
Pro ($9/mes) te da 15.000 tokens recurrentes. A 10 tokens por uso de Thinking Machines: Inkling Small (batch), eso son ~1.500 usos completos por ciclo. Si te quedas corto, los packs one-shot (5.000 / 25.000 / 80.000 tokens) suman al saldo sin caducar antes de un año.
¿Qué hace especial a Thinking Machines: Inkling Small (batch)?
Sus puntos fuertes concretos son: procesamiento multimodal eficiente, 12b parámetros activos optimizados y arquitectura mixture-of-experts. Acepta imágenes como input (multimodal) además de texto — útil para describir capturas, leer gráficas o resolver problemas desde una foto.
¿Qué tan rápido responde Thinking Machines: Inkling Small (batch)?
Thinking Machines: Inkling Small (batch) tiene velocidad equilibrada: 5-15 segundos por respuesta — ni el más rápido ni el más lento del catálogo. El tiempo real depende también de la longitud del prompt y de la carga del datacenter — modelos con contexto enorme tardan más cuando metes textos muy largos.
¿Cómo uso Thinking Machines: Inkling Small (batch) en ia.gratis?
Puedes usar Thinking Machines: Inkling Small (batch) desde /chat/ seleccionando Thinking Machines: Inkling Small (batch) en el picker, o vía la API REST con `model=inkling-small-batch` en el cuerpo del POST. Resumen rápido: inkling Small: modelo multimodal eficiente de 12B parámetros activos de 276B totales El identificador interno del modelo es `inkling-small-batch` — útil cuando integres por API.