Thinking Machines: Inkling (free)

Inkling est un modèle multimodal à mélange d'experts à poids ouverts de Thinking Machines Lab. Il compte 41B de paramètres actifs sur un total de 975B, et il est conçu pour le raisonnement général, le codage, les systèmes agentiques et d'utilisation d'outils. Sur api14, il est répertorié sous l'identifiant de modèle thinkingmachines/inkling:free, dans la catégorie texte, et la date de publication du fournisseur est le 2026-07-17.

Le modèle accepte le texte, l'image et l'audio en entrée et produit du texte en sortie. Sa fenêtre de contexte est de 1 048 576 tokens, et la sortie maximale est de 262 144 tokens. Comme il s'agit d'une conception à mélange d'experts, seule une fraction des paramètres totaux est active par requête, ce qui est pertinent si vous planifiez des budgets de débit ou de latence autour d'un grand modèle. La combinaison d'une très grande fenêtre de contexte et d'une entrée multimodale signifie que vous pouvez envoyer de longs documents, des captures d'écran, des diagrammes ou de l'audio avec vos instructions dans une seule requête.

Les usages pratiques découlent de ces capacités. Les tâches de raisonnement général et de codage correspondent aux objectifs de conception annoncés du modèle, donc la génération de code, l'explication de code et la résolution de problèmes à plusieurs étapes sont des applications naturelles. Les systèmes agentiques et d'utilisation d'outils sont également explicitement couverts, ce qui signifie que vous pouvez construire des flux de travail où le modèle décide quand appeler une fonction et comment enchaîner les résultats. Les entrées d'image et d'audio ouvrent la compréhension de documents, les pipelines proches de la transcription et l'analyse multimédia sans avoir besoin d'un modèle distinct pour chaque modalité. Le contexte long est utile pour la revue de code à l'échelle d'un dépôt, les longs comptes rendus de réunion ou d'appel, et la recherche sur de grands ensembles de documents où vous auriez autrement besoin de découpage et de récupération.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "thinkingmachines/inkling:free". Les paramètres de requête pris en charge sont frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, seed, stop, temperature, tools et top_p. Si vous utilisez déjà un client de style OpenAI, vous pouvez le pointer vers api14 et définir le champ model sur cet identifiant ; les paramètres reasoning et reasoning_effort vous permettent de contrôler l'ampleur du raisonnement interne effectué par le modèle, et include_reasoning vous permet de décider si ce raisonnement est renvoyé. Le paramètre tools est ce que vous utilisez pour l'appel de fonctions et les boucles agentiques, et seed aide lorsque vous voulez un échantillonnage plus reproductible.

Une chose à garder à l'esprit est que la sortie est uniquement textuelle, donc si vous avez besoin d'images ou d'audio générés, vous aurez besoin d'un autre modèle. La variante gratuite mérite aussi d'être testée sur votre propre charge de travail avant de vous engager, car la page affiche un tableau de prix en direct plutôt qu'un chiffre fixe ici. Si votre tâche est courte et simple, un modèle plus petit uniquement textuel peut être moins cher et plus rapide à exécuter, tandis qu'Inkling a plus de sens lorsque vous avez besoin du contexte long, des entrées multimodales ou du comportement d'utilisation d'outils.