Família Inkling · 975B de parâmetros

Inkling

MoE multimodal 975B (41B ativos) assinado por Thinking Machines: visão, áudio e 1M tokens. Muito pesado, ~566 GB VRAM em Q4.

🇺🇸 Thinking Machines·Licença Apache 2.0·Contexto 1024k tokens·Data de lançamento 2026-07-14← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Multimodal completo: imagem, áudio e texto
  • Contexto massivo até 1 milhão de tokens
  • MoE: apenas 41B ativos de um total de 975B
  • Licença Apache 2.0 permissiva
Limitações que você deve conhecer
  • —Extremamente pesado: ~566 GB de VRAM em Q4, restrito a servidores com múltiplas GPUs
  • —Baixa taxa de geração local (~5 tok/s em Q4)
  • —Sem tag Ollama — instalação via HuggingFace
Arquitetura
MoE multimodal · 975B parâmetros totais, 41B ativos · janela de contexto de 1M tokens
Treinamento
Modelo MoE multimodal da Thinking Machines (visão, áudio, texto). Detalhes de treinamento não divulgados.
Ideal para
Raciocínio multimodalÁudio e visãoDocumentos muito longos

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$# HuggingFace : thinkingmachines/Inkling
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
566 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
692 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
1043 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
1950 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 1268 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Inkling?

Para executar Inkling localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 566 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo excede a capacidade de GPU deste mini-PC: escolha um modelo menor ou uma infraestrutura adequada.

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~1.5t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~2.5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~5t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900