Thinking Machines: Inkling Small (batch) · Thinkingmachines
Inkling Small est un modèle multimodal mixture-of-experts à poids ouverts de Thinking Machines Lab, avec 12B paramètres actifs sur 276B totaux. Il est positionné comme le membre plus petit et plus efficace de la famille, idéal pour les applications nécessitant un traitement rapide sans compromettre la qualité.
À propos de Thinking Machines: Inkling Small (batch)
Inkling Small est un modèle multimodal mixture-of-experts à poids ouverts de Thinking Machines Lab, avec 12B paramètres actifs sur 276B totaux. Il est positionné comme le membre plus petit et plus efficace de la famille, idéal pour les applications nécessitant un traitement rapide sans compromettre la qualité.
Là où il excelle: Traitement multimodal efficace · 12B paramètres actifs optimisés · Architecture mixture-of-experts.
Comment utiliser Thinking Machines: Inkling Small (batch)
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1
Écris ou téléverse
Écris ce que tu veux dans la zone ci-dessus — ou téléverse le fichier si l'outil le demande.
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2
Génère
Clique sur le bouton principal. Attends 2-30 secondes selon le modèle et la taille de l'entrée.
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3
Télécharge ou partage
Télécharge le résultat ou partage le lien direct. Sans filigrane, prêt à utiliser.
Questions fréquentes
¿Cuánto cuesta usar Thinking Machines: Encre petite (lot)?
Pensées Machines: Enkling Small (bateau) es un modelo Pro: cuesta 10 jetons por uso (~$0.05 de costo real para nosotros). Necesitas un plan Pro ($9/mes → 15.000 jetons) o un pack one-shot. Si ya tienes jetons en la cuenta gratis, también puedes gastrolos directamente.
¿Cuántos usos de Thinking Machines: Enkling Small (batch) entran en el plan Pro?
A 10 jetons por uso de Thinking Machines: Enkling Small (batch), eso son ~1.500 usos completos por ciclo. Si te quedas corto, los packs one-shot (5.000 / 25.000 / 80.000 jetons) suman al saldo sin caducar antes de un año.
¿Qué hace spécial a Thinking Machines: Enkling Small (bateau)?
Sus puntos fuertes concretos son: procesamiento multimodal equipere, 12b parámetros activeros optimateados y arquitectura mix-of-experts. Acepta imágenes como input (multimodal) además de texto — útil para describir capturas, leer graficas o resolder problemas desde una foto.
¿Qué tan rápido répondez aux machines à penser : Encrer petit (lot)?
Pensant Machines: Enkling 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 contexto enorme tardan más cuando metes textos muy largos.
¿Cómo uso Pensées: Petits encreurs en ia.gratis?
Puedes usar Thinking Machines: Inkling Small (batch) desde /chat/ selectcionando Thinking Machines: Inkling Small (batch) en el picking, o vía la API REST con `model=inkling-small-batch` en el cuerpo del POST. Resumen rápido: inkling Small: modelo multimodal equipere de 12B parámetros actives de 276B totales El identificador interno del modelo es `inkling-small-batch` — útil cuando integres por API.