Thinking Machines가 2026년 7월 15일 멀티모달 모델 Inkling을 출시했다. 이번 모델은 총 975B 파라미터와 41B 활성 매개변수를 갖춘 기업의 첫 프로덕션 언어 모델이다. 텍스트, 이미지, 오디오 입력을 지원하며, HuggingFace를 통해 공개된 가중치는 1M 컨텍스트 윈도우를 제공하고, Tinker 플랫폼 API는 256K 컨텍스트 윈도우를 제공한다.

Inkling은 Artificial Analysis Intelligence Index에서 41위로 데뷔하며 Nemotron 3 Ultra(38), Gemma 4 31B(29), gpt-oss-120b(24) 등 타 미국산 오픈 웨이트 모델을 제쳤다. 특히 높은 에이전트 성능을 바탕으로 GDPval-AA v2 기준 Elo 1238을 기록해 Kimi K2.6(1190)과 DeepSeek v4 Flash(1189)를 앞섰다. 또한, 𝜏³-Banking 벤치마크에서는 24%를 기록하여 Kimi K2.6(21%) 및 DeepSeek v4 Flash(23%)보다 높은 성적을 거두었다.

효율성 측면에서 Inkling은 Intelligence Index 작업당 평균 25K 출력 토큰을 소모했다. 이는 GLM-5.2(43K), Kimi K2.6(38K), DeepSeek v4 Pro(37K)보다 눈에 띄게 낮은 수치다. 멀티모달 기능으로는 이미지와 비디오를 위한 계층적 패치 인코딩, 오디오를 위한 이산 토큰 인코딩을 포함한다. 256K 컨텍스트 윈도우 가격은 1M 입력 토큰당 $3.74, 1M 출력 토큰당 $9.36으로 책정됐다. Inkling은 정확도 40%, 환각률 63%, AA-Omniscience 점수 +2를 각각 기록했다.

Thinking Machines가 2026년 7월 15일 멀티모달 모델 Inkling을 출시했다. 이번 모델은 총 975B 파라미터와 41B 활성 매개변수를 갖춘 기업의 첫 프로덕션 언어 모델이다. 텍스트, 이미지, 오디오 입력을 지원하며, HuggingFace를 통해 공개된 가중치는 1M 컨텍스트 윈도우를 제공하고, Tinker 플랫폼 API는 256K 컨텍스트 윈도우를 제공한다.

Inkling은 Artificial Analysis Intelligence Index에서 41위로 데뷔하며 Nemotron 3 Ultra(38), Gemma 4 31B(29), gpt-oss-120b(24) 등 타 미국산 오픈 웨이트 모델을 제쳤다. 특히 높은 에이전트 성능을 바탕으로 GDPval-AA v2 기준 Elo 1238을 기록해 Kimi K2.6(1190)과 DeepSeek v4 Flash(1189)를 앞섰다. 또한, 𝜏³-Banking 벤치마크에서는 24%를 기록하여 Kimi K2.6(21%) 및 DeepSeek v4 Flash(23%)보다 높은 성적을 거두었다.

효율성 측면에서 Inkling은 Intelligence Index 작업당 평균 25K 출력 토큰을 소모했다. 이는 GLM-5.2(43K), Kimi K2.6(38K), DeepSeek v4 Pro(37K)보다 눈에 띄게 낮은 수치다. 멀티모달 기능으로는 이미지와 비디오를 위한 계층적 패치 인코딩, 오디오를 위한 이산 토큰 인코딩을 포함한다. 256K 컨텍스트 윈도우 가격은 1M 입력 토큰당 $3.74, 1M 출력 토큰당 $9.36으로 책정됐다. Inkling은 정확도 40%, 환각률 63%, AA-Omniscience 점수 +2를 각각 기록했다.