Famiglia Inkling · 975B parametri

Inkling

MoE multimodale da 975B (41B attivi) firmato Thinking Machines: visione, audio e 1M token. Molto pesante, ~566 GB di VRAM in Q4.

🇺🇸 Thinking Machines·Licenza Apache 2.0·Contesto 1024k tokens·Data di uscita 2026-07-14← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Multimodale completo: immagine, audio e testo
  • Contesto esteso fino a 1M token
  • MoE: solo 41B attivi su 975B
  • Licenza Apache 2.0 permissiva
Limiti da conoscere
  • —Estremamente pesante: circa 566 GB di VRAM in Q4, riservato ai server multi-GPU
  • —Bassa velocità di generazione in locale (~5 tok/s in Q4)
  • —Nessun tag Ollama — installazione tramite HuggingFace
Architettura
MoE multimodale · 975B parametri totali, 41B attivi · finestra di contesto 1M token
Addestramento
Modello MoE multimodale di Thinking Machines (visione, audio, testo). Dettagli di addestramento non pubblicati.
Ideale per
Ragionamento multimodaleAudio e visioneDocumenti molto lunghi

04Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$# HuggingFace : thinkingmachines/Inkling
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
566 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
692 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
1043 GB
FP16
Piena precisione — uso server
1950 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 1268 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Inkling?

Per eseguire Inkling in locale con quantizzazione Q4, servono circa 566 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — questo modello supera la capacità GPU di questo mini-PC: scegli un modello più piccolo o un'infrastruttura adeguata.

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~1.5t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~2.5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~5t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900