T
Thinkingmachines 18. 7. 2026

Thinking Machines: Inkling

thinkingmachines/inkling

Inkling je vysoce výkonný open-weight model vhodný pro vývojáře budující komplexní multimodální agenty, kteří dokáží využít jeho masivní 1M kontext a efektivní MoE architekturu.

Killer Feature Nativní integrace textu, obrazu a audia do jediného open-weight modelu s milionovým kontextem.
Skryté riziko Obrovská celková velikost modelu (975B) činí jeho případný self-hosting extrémně nákladným na VRAM.
$1 / 1M vstup
$4.05 / 1M výstup
1.0M kontext
textimageaudio text ReasoningProgramováníAgentní systémyMultimodalita

📊 Orientační hodnocení

👁️ Multimodalita
88
Výborný
📏 Kontextové okno
90
Výborný
🤖 Agenti
85
Výborný
💻 Programování
82
Dobrý
💰 Cena/Výkon
75
Dobrý

Uvedená čísla jsou odhad LLM analyzátoru na základě popisu modelu, nikoli měřené benchmarky. Pro tento model jsme zatím nenašli dostatek publikovaných benchmarků k výpočtu VibeCode skóre.

⚖️ Porovnání s konkurencí

Model Cenové srovnání Poznámka
Thinkingmachines Inkling
← Právě prohlížíte
OpenAI gpt-5.6-luna
Stejná cena vstupu ($1.00), Inkling má levnější výstup ($4.05 vs $6.00). Oba modely nabízejí kontext kolem 1M tokenů. GPT-5.6-luna těží z proprietárního ekosystému OpenAI, zatímco Inkling boduje open-weight přístupem a nativním zpracováním audia.
DeepSeek deepseek-v4-pro
DeepSeek je výrazně levnější (vstup $0.43 vs $1.00, výstup $0.87 vs $4.05). Oba modely mají 1M kontext a pravděpodobně využívají MoE architekturu. DeepSeek vede v poměru cena/výkon, ale Inkling nabízí širší multimodální podporu včetně audia.
xAI grok-4.3
Inkling má mírně levnější vstup ($1.00 vs $1.25), ale dražší výstup ($4.05 vs $2.50). Oba modely disponují 1M kontextovým oknem. Inkling se více profiluje na agentní systémy a tool-use, zatímco Grok se často soustředí na rychlé zpracování dat v reálném čase.

🎯 Rozhodovací pomocník

Použij když...

  • Analýza rozsáhlých repozitářů kódu
  • Multimodální agentní workflows (zpracování audia a obrazu)
  • Komplexní reasoning nad dlouhými dokumenty

Nepoužívej když...

  • Jednoduché chatovací aplikace
  • Úlohy s masivním generováním textu (kvůli ceně výstupu)
  • Lokální běh na spotřebitelském hardwaru
Ideální pro:
Vývojáři AI agentůVýzkumníci v oblasti multimodálních modelůEnterprise týmy s vlastní infrastrukturou

💪 Silné a slabé stránky

+ Silné stránky

Efektivita inference

Díky MoE architektuře s 41B aktivními parametry nabízí rychlou inferenci a nižší latenci při zachování znalostní kapacity 975B modelu.

Multimodální vstupy

Nativní podpora textu, obrazu a audia rozšiřuje možnosti využití v komplexních agentních systémech bez nutnosti externích převodníků.

Rozsáhlý kontext

Kapacita 1 048 576 tokenů umožňuje hloubkovou analýzu rozsáhlých kódových bází a dlouhých dokumentů.

Slabé stránky

Nároky na self-hosting

Celková velikost 975B parametrů vyžaduje masivní hardwarovou infrastrukturu pro lokální nasazení, navzdory open-weight licenci.

Cena výstupu

Cena $4.05 za milion výstupních tokenů je relativně vysoká ve srovnání s některými open-weight alternativami na trhu.

📝 Detailní popis

Inkling is an open-weight multimodal mixture-of-experts model from Thinking Machines Lab, with 41B active parameters out of 975B total. It is designed for general-purpose reasoning, coding, agentic and tool-use systems,…

Unikátní charakteristiky

Inkling je masivní open-weight MoE model s téměř bilionem parametrů, který aktivuje pouze 41 miliard parametrů na token, což zajišťuje vysokou efektivitu. Nativně podporuje zpracování textu, obrazu i zvuku s rozsáhlým kontextovým oknem o velikosti 1 milionu tokenů.

Silné stránky

Efektivita inference

Díky MoE architektuře s 41B aktivními parametry nabízí rychlou inferenci a nižší latenci při zachování znalostní kapacity 975B modelu.

Multimodální vstupy

Nativní podpora textu, obrazu a audia rozšiřuje možnosti využití v komplexních agentních systémech bez nutnosti externích převodníků.

Rozsáhlý kontext

Kapacita 1 048 576 tokenů umožňuje hloubkovou analýzu rozsáhlých kódových bází a dlouhých dokumentů.

Slabé stránky

Nároky na self-hosting

Celková velikost 975B parametrů vyžaduje masivní hardwarovou infrastrukturu pro lokální nasazení, navzdory open-weight licenci.

Cena výstupu

Cena $4.05 za milion výstupních tokenů je relativně vysoká ve srovnání s některými open-weight alternativami na trhu.