¿Qué es Inkling?
Inkling es el primer modelo de Thinking Machines Lab, el laboratorio de Mira Murati, publicado el 15 de julio de 2026 con los pesos completos bajo Apache 2.0. Es un modelo mixture-of-experts de 975.000 millones de parámetros, con 41.000 millones activos por token, preentrenado con 45 billones de tokens de texto, imágenes, audio y vídeo. Lee texto, imágenes y audio en una sola red y escribe texto; admite hasta 1 millón de tokens de contexto.
El laboratorio lo presenta sobre todo como base para personalizar a través de Tinker, su servicio de ajuste fino, que lo ofrece con 64K y 256K de contexto. Un Inkling-Small más pequeño (276.000 millones de parámetros, 12.000 millones activos) llegó a finales de julio, e Inkling 2 Small llegó a Tinker el 5 de noviembre de 2026 con los pesos prometidos tras pruebas de seguridad externas.
¿Cuánto cuesta Inkling?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Weights | Free | Apache 2.0 |
| OpenRouter | $1.00 / $4.05 per million tokens | Entrada / salida, vía Together |
Pesos gratuitos bajo Apache 2.0. OpenRouter (Together): $1,00 por millón de tokens de entrada y $4,05 por millón de salida, con 524.288 tokens de contexto. Precios de Tinker según su documentación.
¿Merece la pena Inkling?
Inkling es un modelo base abierto sólido cuyos propios creadores dicen que no es el más fuerte disponible, ni abierto ni cerrado, y sus resultados en visión lo confirman. En la tabla del propio laboratorio obtiene un 73,5% en MMMU Pro frente al 79,0% de Kimi K2.6 de Moonshot y el 82,0% de Gemini 3.1 Pro, y un 78,1% en razonamiento de CharXiv frente al 80,4% de K2.6. Y Kimi K2.6 ya tiene una generación encima.
El audio es lo que lo hace poco común. Thinking Machines lo sitúa entre los modelos de audio de pesos abiertos más fuertes, e Inkling obtiene un 91,4% en VoiceBench y un 77,2% en MMAU, frente al 94,3% y el 82,5% de Gemini 3.1 Pro. Si quieres un único modelo abierto que lea una captura de pantalla y una nota de voz en la misma petición, la lista es corta.
La licencia Apache 2.0 es el otro atractivo. No impone límites de ingresos, exclusiones regionales ni restricciones sobre las salidas, algo que sí hacen varias licencias abiertas rivales. En OpenRouter cuesta $1,00 por millón de tokens de entrada y $4,05 por millón de salida, barato para su tamaño, y sumó 1.792.792 descargas en Hugging Face el último mes.
Autoalojarlo es trabajo de centro de datos. Los pesos BF16 necesitan unos 2TB de memoria de GPU, ocho B300 o 16 H200, e incluso la versión NVFP4 necesita 600GB, cuatro B300 u ocho H200. Inkling-Small afirma un rendimiento comparable con 276.000 millones de parámetros y cabe en una sola B300 en NVFP4, lo que lo convierte en la descarga más práctica para la mayoría de equipos.
Dónde se gana su sitio
Un proveedor de analítica para centros de llamadas
Responder preguntas sobre llamadas grabadas y las capturas que adjuntan los agentes
Envía audio WAV (16kHz, idealmente de menos de 20 minutos) e imágenes en la misma petición a través de OpenRouter. A $1,00 por millón de tokens de entrada, el coste es sobre todo de entrada; Apache 2.0 permite al proveedor revender los resultados.
Un equipo de ML de una empresa legaltech
Ajustar un modelo abierto con sus propios flujos documentales y quedarse con los pesos
Entrena en Tinker con 64K o 256K de contexto y luego exporta y autoaloja. Ejecutar el modelo completo exige un nodo multi-GPU Blackwell o H200, así que muchos equipos ajustarán Inkling-Small.
Un grupo de investigación que compara modelos multimodales abiertos
Estudiar un modelo sin codificador que maneja audio y visión de forma nativa
Pesos completos, soporte desde el primer día en Transformers, SGLang, vLLM y llama.cpp, y una arquitectura publicada lo hacen fácil de inspeccionar. El laboratorio advierte de que el rendimiento en vídeo no se ha evaluado.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Pesos en Hugging Face en BF16 y NVFP4; recetas para SGLang, vLLM (0.26 o posterior), TokenSpeed, Unsloth y Transformers. Tinker Playground para una prueba rápida.
- Integraciones
- Transformers, SGLang, vLLM, llama.cpp, versiones GGUF de Unsloth, la API de Tinker, OpenRouter (Together), Hugging Face Inference Providers.
- Datos y privacidad
- Apache 2.0; autoalojado, nada sale de tus servidores. Los datos de entrenamiento incluyen contenido web público, datos de terceros y datos sintéticos. La ficha de OpenRouter no está disponible con el enrutamiento dentro de la UE.
- Coste a escala
- En OpenRouter, 1.000 millones de tokens de entrada y 100 millones de salida al mes cuestan unos $1.405. Autoalojado, la versión NVFP4 necesita cuatro B300 u ocho H200.
- Límites
- Contexto de 524.288 tokens en OpenRouter, 64K o 256K en Tinker, y el 1M completo solo autoalojado; imágenes idealmente de 40 a 4.096 píxeles por lado; audio idealmente de menos de 20 minutos; solo salida de texto.
Lo bueno
- Apache 2.0 sin restricciones de uso
- Entrada de texto, imagen y audio en un solo modelo; contexto de 1M tokens
- $1,00 / $4,05 por millón de tokens en OpenRouter
- Servicio de ajuste fino del propio fabricante a través de Tinker
Lo malo
- 73,5% en MMMU Pro, por detrás del 79,0% de Kimi K2.6
- Unos 2TB de memoria de GPU en BF16, 600GB en NVFP4
- Acepta vídeo, pero no se ha evaluado
- Inkling-Small, más pequeño, afirma resultados comparables con una cuarta parte del tamaño
Ideal para
Equipos que quieren un modelo abierto con licencia permisiva que lea texto, imágenes y audio, y que piensan ajustarlo en lugar de usarlo tal cual.
Alternativas a Inkling
Inkling: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Inkling?
- Inkling es el modelo abierto grande que eliges por su licencia y por su oído, no por su vista. Le damos un 3.8 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Inkling?
- Pesos gratuitos bajo Apache 2.0. OpenRouter (Together): $1,00 por millón de tokens de entrada y $4,05 por millón de salida, con 524.288 tokens de contexto. Precios de Tinker según su documentación.
- ¿Qué inconvenientes tiene Inkling?
- 73,5% en MMMU Pro, por detrás del 79,0% de Kimi K2.6; unos 2TB de memoria de GPU en BF16, 600GB en NVFP4; acepta vídeo, pero no se ha evaluado; inkling-Small, más pequeño, afirma resultados comparables con una cuarta parte del tamaño.
- ¿Para quién es Inkling?
- Equipos que quieren un modelo abierto con licencia permisiva que lea texto, imágenes y audio, y que piensan ajustarlo en lugar de usarlo tal cual.
- ¿Cuánto cuesta Inkling para un equipo o en producción?
- En OpenRouter, 1.000 millones de tokens de entrada y 100 millones de salida al mes cuestan unos $1.405. Autoalojado, la versión NVFP4 necesita cuatro B300 u ocho H200.
- ¿Es Inkling seguro para los datos de la empresa?
- Apache 2.0; autoalojado, nada sale de tus servidores. Los datos de entrenamiento incluyen contenido web público, datos de terceros y datos sintéticos. La ficha de OpenRouter no está disponible con el enrutamiento dentro de la UE.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Inkling?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Kimi K3, Nemotron 3.5 Super VL, Gemma 4 y Qwen3.8-27B.
Respuestas comprobadas el 7 nov 2026.