# Inkling InklingはThinking Machines Labのオープンウェイト型マルチモーダル基盤モデルです。テキスト・画像・音声を入力でき、テキストを生成し、Tinkerでファインチューニングして下流アプリケーションに活用できます。 - Findings24: - ウェブサイト: - 料金: Freemium - カテゴリー: AIコードアシスタント, AI開発者ツール, AIモデルハブ ## Inklingとは？ InklingはThinking Machines Labのオープンウェイト・マルチモーダルモデルです。テキスト、画像、音声の入力を受け取り、テキスト出力を生成する汎用基盤モデルとして提供されており、英語、その他の言語、複数のコーディング言語に対応しています。 モデルカードでは、InklingはスパースMixture-of-Expertsルーティングを備えた66層のデコーダー専用トランスフォーマーで、総パラメータ数9750億、アクティブパラメータ数410億、最大100万トークンのコンテキストウィンドウを持つと説明されています。Thinking Machinesは、会話システム、エージェント的ワークフロー、コーディングツール、検索拡張アプリケーションを構築する開発者向けのカスタマイズ可能なベースモデルとして位置づけています。 InklingはApache 2.0の下でオープンウェイトとして配布され、Hugging Face経由で利用でき、Tinkerでファインチューニング可能です。発表資料では、同じファミリーの軽量版プレビューとしてInkling-Smallにも触れていますが、ソースページではInklingが主なリリースとして強調されています。 ## Inklingでできること ### マルチモーダル入力対応 Inklingは、テキスト、画像、音声を受け取りながらテキスト出力を生成する、マルチモーダルな自己回帰トランスフォーマーです。モデルカードでは、英語やその他の言語、さらに複数のコーディング言語向けであるとされています。 ### スパースMoEアーキテクチャ このモデルは、総パラメータ数9750億、アクティブパラメータ数410億のスパースMixture-of-Expertsアーキテクチャを採用しています。モデルカードによると、各トークンは256個のエキスパートのうち6個と、2個の共有エキスパートにルーティングされます。 ### 長文コンテキスト処理 Inklingは最大100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、長文ドキュメントや長い会話のワークフローに適しています。 ### 制御可能な推論負荷 発表記事では、Inklingは制御可能な思考量によってコストと性能のバランスを取ると説明されています。これにより、タスクに応じて異なる推論努力レベルで使える基盤モデルになります。 ### Tinkerによるファインチューニング InklingはTinkerでファインチューニング可能であり、Tinkerの製品ページではforward\_backward、optim\_step、sample、save\_stateの4つの関数を通じた学習が説明されています。 ### 複数のアクセス手段 モデルカードでは、重みはHugging Faceで利用できるほか、Tinkerおよびサードパーティの推論プロバイダー経由でもアクセス可能とされています。 ## 利用シーン ### マルチモーダルアシスタント 開発者は、テキストの指示に応答するだけでなく、同じセッション内で画像や音声も解釈できるチャットボットやアシスタント型製品を構築できます。 ### 開発者向けアプリケーション コーディングコパイロット、ツール利用エージェント、検索拡張システムに取り組むチームは、下流の調整や統合のための汎用ベースモデルとしてInklingを利用できます。 ### モデルのカスタマイズ 研究者やプロダクトチームは、オープンウェイトをTinkerでファインチューニングし、カスタムの応答スタイルやドメインタスクなど、特定の挙動やワークフローに合わせてモデルを適応させられます。 ### 長文コンテキストのワークフロー 長い文書、長時間の会話、複数ターンにまたがる拡張コンテキストを処理する必要があるアプリケーションは、最大100万トークンのコンテキストウィンドウを活用できます。 ### デプロイ計画 オープンウェイトのデプロイ選択肢を評価している組織は、モデルカードのチェックポイント情報とハードウェアガイダンスを使って、自社システムまたは対応プロバイダー経由での推論計画を立てられます。 ## よくある質問 ### Inklingはどのように配布されていますか? Inklingはオープンウェイトモデルとして提供されており、重みはHugging Faceで公開されています。また、Tinkerおよびサードパーティの推論プロバイダー経由でも利用できます。発表資料とモデルカードでは、消費者向けチャットアプリではなく、下流の開発者向けに設計されていることが示されています。 ### Inklingはどのような入力と出力に対応していますか? モデルカードによると、Inklingはテキスト、画像、音声の入力を受け取り、テキスト出力を生成します。汎用の会話利用、指示追従、コーディング、エージェント的ワークフロー、検索拡張生成システム向けに設計されています。 ### Inklingのファインチューニングはどのように機能しますか? Tinkerは、Inklingをファインチューニングするために使われる学習APIです。モデルカードではInklingがTinkerでファインチューニング可能とされており、発表記事では、アクティブな重みを更新する前に、Tinkerを使って自己ファインチューニングジョブを作成、実行、評価する流れが説明されています。 ### Inklingの主要なモデル特性は何ですか? モデルカードでは、InklingはスパースMixture-of-Expertsルーティングを備えた66層のデコーダー専用トランスフォーマーとして説明されています。総パラメータ数は9750億、アクティブパラメータ数は410億で、最大100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートします。 ### InklingまたはTinkerの公開価格情報はありますか? ソース資料には価格情報は記載されていません。価格ページのURLは現在404ページ（見つかりません）を返します。 ## クイック情報 - **カテゴリ**: オープンウェイト・マルチモーダルモデル - **提供元**: Thinking Machines Lab, Inc. - **リリース日**: 2026年7月15日 - **ライセンス**: Apache 2.0 - **入力**: テキスト、画像、音声 - **出力**: テキスト