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Thinking Machines Lab

Inkling

Das große Open-Weights-Modell von Thinking Machines Lab für anpassbare Argumentations-, Codierungs-, Tools-, Vision- und Audio-Workflows.

Übersicht in einfacher englischer Sprache

Was Inkling eigentlich ist

Inkling ist ein Expertenmischungsmodell mit 975 Milliarden Parametern, das jedoch 41 Milliarden Parameter für jeden Token aktiviert. Es kann über Text, Bilder und Audio nachdenken, Werkzeuge verwenden und variieren, wie viel Denkanstrengung es für eine Aufgabe aufwendet.

Sein Hauptanreiz ist die Kontrolle. Die Apache-2.0-Gewichte können auf Ihrer Infrastruktur ausgeführt werden, während Tinker eine Spielwiese und einen Feinabstimmungs-Workflow bietet. Gehostete Partner erleichtern den Einstieg, aber für jede Route gelten unterschiedliche Preise, Datenschutz-, Hardware- und Kontextbeschränkungen.

Gute Passform für

  • Teams, die ein anpassungsfähiges Fundamentmodell mit offenem Gewicht wünschen
  • Experimente zur Agentenkodierung und Werkzeugnutzung
  • Private oder spezialisierte Einsätze mit multimodalen Eingaben

Kategorievergleich

Die Fakten, die für die text-Modelle wichtig sind

Hierbei handelt es sich um vom Anbieter veröffentlichte Spezifikationen, nicht um Cody-Benchmark-Ergebnisse. Folgen Sie den verlinkten Quellen für aktuelle Grenzwerte und endpunktspezifische Ausnahmen.

Kontextfenster
Bis zu 1 Mio. Token; Tinker bietet 64K und 256KMaximaler kombinierter Eingabeaufforderungs- und Arbeitskontext, der vom Anbieter dokumentiert wird.
Maximale Leistung
Nicht gesondert veröffentlichtVom Anbieter veröffentlichtes Antwortlimit, sofern verfügbar.
Wissensabbruch
Nicht veröffentlichtNeuestes verlässliches Wissensdatum, das ausdrücklich vom Modellanbieter veröffentlicht wird. Such- und verbundene Tools können neuere Informationen abrufen, ändern jedoch nicht den integrierten Cutoff des Modells.
Eingabepreis
Vom Hosting abhängigAktueller Standardlistenpreis pro Million Input-Token, sofern nicht anders angegeben.
Ausgabepreis
Vom Hosting abhängigAktueller Standardlistenpreis pro Million ausgegebener Token, sofern nicht anders angegeben.
Eingaben
Text, Bild, AudioMedientypen, die vom aufgelisteten Modellendpunkt akzeptiert werden.
Tools und Agenten
Agentische Codierung, Tools, Python-gestützte Vision, kontrollierbares DenkenAusgewählte native Tools und Funktionen zur Agentenerstellung, keine erschöpfende Liste.

Preise und Vergleiche

Kosten schätzen

Geben Sie Ihre Nutzung ein. Die Schätzung wird sofort aktualisiert.

Beispiel: 6.000 Eingabe-Tokens für 10 Seiten und 500 für die Zusammenfassung. Seitenlängen variieren; passen Sie die Werte an.

Ein Durchlauf sendet Ihre Eingabe einmal an das Modell und erhält eine Antwort. Tokens sind Textbausteine: Eingabe ist, was Sie senden; Ausgabe ist die erhaltene Antwort.

Erweiterte Optionen

Inkling

Thinking Machines Lab

Geschätzte Summe (USD)

Kein geprüfter Preis

Für die angegebene Nutzung · USD · API-Preis, kein Abonnement

So funktioniert die Schätzung

Schätzungen ohne Steuern, Tools, Cache-Speicherung/-Schreiben, Freikontingente und individuelle Rabatte. Bei Bildern zählt nur die Ausgabe, nicht Prompt oder Referenzbilder. Qualitätsmodi unterscheiden sich. Nicht aufgeführte Einstellungen gelten nicht als kostenlos.

API- und Provider-Zugriff

Wo bekomme ich Inkling?

Verfügbarkeit

Regionen und Zugriffsphase

Offene Gewichtungen auf Hugging Face, Feinabstimmung und ein Spielplatz durch Tinker sowie gehostete Partner- und selbst gehostete Inferenzrouten.

Selbsthosting bestimmt die Verarbeitungsregion. Tinker und Partnerverfügbarkeit richten sich nach den Konto- und Regionalbedingungen des jeweiligen Anbieters.

Überprüfen Sie die Live-Verfügbarkeit

Daten und Schulung

Die Route ist wichtig.

Die offenen Gewichte können selbst gehostet werden, sodass die Anforderungsdaten in der von Ihnen kontrollierten Infrastruktur verbleiben. Für Tinker und von Partnern gehostete Routen gelten separate Aufbewahrungs- und Schulungsnutzungsbedingungen, die beim ausgewählten Anbieter überprüft werden müssen.

Hierbei handelt es sich um eine prägnante Lektüre des zitierten Anbietermaterials und nicht um eine Rechtsberatung. Ein Drittanbieter-Gateway kann andere Speicher-, Routing-, Schulungs- und Residenzbedingungen haben als die direkte API des Modellherstellers.

Lesen Sie die Richtlinien des Anbieters

Häufig gestellte Fragen

Inkling FAQ

Was ist Inkling?

Das große Open-Weights-Modell von Thinking Machines Lab für anpassbare Argumentations-, Codierungs-, Tools-, Vision- und Audio-Workflows. Inkling ist ein Expertenmischungsmodell mit 975 Milliarden Parametern, das jedoch 41 Milliarden Parameter für jeden Token aktiviert. Es kann über Text, Bilder und Audio nachdenken, Werkzeuge verwenden und variieren, wie viel Denkanstrengung es für eine Aufgabe aufwendet.

Wann wurde Inkling veröffentlicht?

Inkling wurde gemäß den zitierten Anbietermaterialien auf 15. Juli 2026 veröffentlicht.

Wo kann ich auf Inkling zugreifen?

Offene Gewichtungen auf Hugging Face, Feinabstimmung und ein Spielplatz durch Tinker sowie gehostete Partner- und selbst gehostete Inferenzrouten. Die in diesem Handbuch aufgeführten Zugriffsrouten sind Thinking Machines Lab, Hugging Face und Tinker.

Wie viel kostet Inkling?

Offene Gewichte; Die gehosteten Preise variieren. Das Modell ist Apache 2.0. Für Tinker, Partnerinferenz und selbstgehostete Bereitstellungen fallen jeweils eigene Rechen- und Nutzungskosten an.

Wo ist Inkling erhältlich?

Offene Gewichtungen auf Hugging Face, Feinabstimmung und ein Spielplatz durch Tinker sowie gehostete Partner- und selbst gehostete Inferenzrouten. Selbsthosting bestimmt die Verarbeitungsregion. Tinker und Partnerverfügbarkeit richten sich nach den Konto- und Regionalbedingungen des jeweiligen Anbieters.

Werden meine Inkling-API-Daten für das Training verwendet?

Die offenen Gewichte können selbst gehostet werden, sodass die Anforderungsdaten in der von Ihnen kontrollierten Infrastruktur verbleiben. Für Tinker und von Partnern gehostete Routen gelten separate Aufbewahrungs- und Schulungsnutzungsbedingungen, die beim ausgewählten Anbieter überprüft werden müssen. Die Richtlinie gehört zu den Routen- und Kontobedingungen des Anbieters. Überprüfen Sie sie daher vor der produktiven Nutzung erneut.

Preisvergleich

USD pro Million Tokens für die gezeigten API-Zugänge bei Standardkontext. Cache- und Langkontextpreise können abweichen. Modelle ohne passende geprüfte Preise fehlen; günstigere Kosten bedeuten keine bessere Qualität.

Kosten für Eingabe-Tokenspro 1 Mio. Tokens · USD
  1. 0,15 $
    Mistral Small 4

    Mistral AI

  2. 0,75 $
    Gemini 3.8 Flash

    Google

  3. 4,00 $
    GPT-5.6 Sol

    OpenAI

  4. 10,00 $
    GPT-6 Astra

    OpenAI

  5. 10,00 $
    Claude Fable 5.1

    Anthropic

Kosten für Ausgabe-Tokenspro 1 Mio. Tokens · USD
  1. 0,60 $
    Mistral Small 4

    Mistral AI

  2. 3,75 $
    Gemini 3.8 Flash

    Google

  3. 20,00 $
    GPT-5.6 Sol

    OpenAI

  4. 50,00 $
    GPT-6 Astra

    OpenAI

  5. 50,00 $
    Claude Fable 5.1

    Anthropic

Verwandte Vergleiche

Direktvergleiche

  1. Inkling vs GPT-6 Astra

    Das leistungsfähigste Modell von OpenAI für schwierige End-to-End-Arbeiten, das Grenzüberlegungen mit einem Millionen-Token-Kontextfenster und einer breiten Palette von Agententools kombiniert.

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  2. Inkling vs GPT-5.6 Sol

    Das Flaggschiff-Allgemeinmodell von OpenAI für schwierige Codierung, Analyse und professionelle Arbeit, mit einem sehr großen Kontextfenster und einem breiten nativen Toolset.

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  3. Inkling vs Claude Fable 5.1

    Das Grenzmodell von Anthropic für ehrgeizige, langwierige Agenten- und Codierungsarbeiten mit starker Vision und Verfügbarkeit auf dem Unternehmensmarkt.

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  4. Inkling vs Gemini 3.8 Flash

    Das stabile, hocheffiziente multimodale Modell von Google für Agenten, Softwarearbeit und große Mixed-Media-Eingaben zum Einführungspreis der Flash-Stufe.

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  5. Inkling vs Grok 4.6

    SpaceXAIs grenzüberschreitendes Text- und Bildmodell für Codierung, Agentenaufgaben und Wissensarbeit mit direkten Web-, X- und Code-Tools.

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  6. Inkling vs Grok 4.20 Multi-Agent Beta

    Ein spezialisiertes Grok-Modell, das mehrere KI-Agenten parallel zur Untersuchung einer schwierigen Frage entsendet und ihre Arbeit dann zu einer recherchierten Antwort zusammenfasst.

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  7. Inkling vs Mistral Medium 3.5

    Mistrals Open-Weight-Frontier-Modell für anspruchsvolle multimodale Codierungs-, Argumentations- und Agenten-Workflows mit einem 256K-Kontextfenster.

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  8. Inkling vs Mistral Small 4

    Das kostengünstigere offene Modell von Mistral, das normale Anweisungen, Argumentation, Kodierung, Vision und Agenten-Tools in einem Endpunkt vereint.

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  9. Inkling vs Qwen3.8 Max

    Das Grenzmodell

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  10. Inkling vs MiniMax M3

    Das Millionen-Token-multimodale Modell von MiniMax für Codierung, Agenten, Computernutzung und lange Projekte zu einem niedrigen direkten API-Preis.

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  11. Inkling vs GLM-5.3

    Das offene Argumentationsmodell mit langem Kontext von Z.ai für Codierung, Tools und Agentenarbeit auf selbst gehosteten und verwalteten Routen.

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  12. Inkling vs Kimi K3

    Moonshot AIs multimodales Grenzmodell für Millionen-Token-Codierung, Argumentation, Wissensarbeit und werkzeuggesteuerte Agenten.

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  13. Inkling vs Falcon-H1R-7B

    Das kompakte offene Argumentationsmodell von TII für Textaufgaben, lange Kontexte und selbstgehostete Funktionsaufruf-Workflows.

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  14. Inkling vs Falcon-H1-34B-Instruct

    Das offene 34B-Instruktionsmodell von TII für mehrsprachigen Text, Codierung und kontrollierte selbst gehostete Anwendungen.

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  15. Inkling vs Muse Spark 1.3

    Metas neuestes multimodales Argumentationsmodell für lang laufende Agenten, Codierung, Tools und komplexe Benutzerzusammenarbeit.

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  16. Inkling vs Celeris-1 Magnus

    Das agentenorientierte Diffusionssprachmodell von Celeris für schnelles Denken, Tool-Schleifen, strukturierte Aktionen und OpenAI-kompatible Integration.

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  17. Inkling vs NVIDIA Nemotron 3 Ultra

    NVIDIAs größtes Nemotron 3-Argumentationsmodell für komplexe Agenten, Codierung, Planung, Tools, RAG und Millionen-Token-Analyse.

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  18. Inkling vs NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning

    Das kompakte 30B-Expertenmodell von NVIDIA für effiziente Spezialagenten und Text-Workflows mit hohem Volumen.

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  19. Inkling vs Qwen3.8-Flash

    Das effiziente multimodale Millionen-Kontext-Modell von Alibaba für schnelle Agenten, Codierung, Dokumentenarbeit, Vision, Videoverständnis und Werkzeugnutzung.

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  20. Inkling vs DeepSeek-V4-Pro

    DeepSeeks Flaggschiff-Millionen-Kontext-Textmodell für schwierige Argumentation, Codierung, lang laufende Agenten, Tools und sehr große Ausgaben.

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  21. Inkling vs DeepSeek-V4-Flash

    Das kostengünstigere V4-Modell von DeepSeek für umfangreiche Argumentations-, Codierungs-, Agenten- und Millionen-Token-Text-Workloads.

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