# Inkling

> Fiche du modèle de langage Inkling sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Inkling (Thinking Machines) : score IA de 79,0, 65e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/inkling/
Origine : Thinking Machines · États-Unis · sorti le 15 juillet 2026

## Score général

- Score IA : 79,0 (marge à 90 % : de 76,6 à 81,4)
- Rang : 65 (Groupe 8, ex æquo)
- Couverture : 95 % du poids des tâches, 25 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 81,3 | Rang 39 · 67 % |
| Code | 70,6 | Rang 57 · 38 % |
| Agents | 79,8 | Provisoire · 11 % |
| Usage | 79,0 | Rang 71 · 100 % |
| Maths | 76,6 | Rang 57 · 62 % |
| Sciences | 79,8 | Rang 45 · 60 % |
| Français | 77,2 | Rang 35 · 50 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 75,9 | Rang 87 · 100 % |
| Web | 78,2 | Rang 66 · 100 % |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Inkling (Xhigh)](https://artificialanalysis.ai/models/inkling) | 25,0 | 119e sur 193 | 160,0 jetons/s | 1,86 s | 1 $ / 4,05 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/inkling

## Exécution locale

Trop lourd pour les machines que suit Quelle IA : 672,8 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.

- Allégée, 4 bits : 672,8 Go
- Allégée, 8 bits : 1 177,3 Go
- Complète, 16 bits : 2 242,5 Go

- Plus petite machine : aucune, il faut un serveur
- Carte graphique : Trop juste
- PC portable RTX : Trop juste
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : Trop juste
- Ryzen AI Max : Trop juste
- Nvidia DGX : Trop juste
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : 0,95 € / 4,05 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 1 000 000 jetons (environ 750 000 mots)
- Entrées : Texte, image
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 975 milliards
- Licence : Apache 2.0 (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : E (sur une échelle de A à G)
- Hébergement en Europe : Possible
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/thinkingmachines/Inkling)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=Inkling)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/thinkingmachines/inkling)

## Dans les outils de code

- Disponible dans : [Devin Desktop (ex-Windsurf)](https://quelleia.com/outils/#devin-desktop) (à l'usage), [Droid (Factory)](https://quelleia.com/outils/#factory-droid)
- Relevé du 30 septembre 2026 sur la page publique de chaque outil. Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré.

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 88,9 % | 76,6 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 88,3 % | 80,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 79,5 % | 82,0 | saturé | https://arcprize.org/leaderboard |
| DTBench | Raisonnement | 87,5 % | 81,0 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 478,7 Elo | 85,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 472,6 Elo | 80,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 492,0 Elo | 79,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 441,7 Elo | 79,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 455,8 Elo | 77,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 379,5 Elo | 72,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| compar:IA | Français | 1 014,0 Elo | 68,7 | actif | https://arene.comparia.beta.gouv.fr/ranking |
| SciCode | Code | 47 % | 79,7 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| Code Arena, WebDev | Web | 1 412,0 Elo | 78,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| LMCA | Raisonnement | 37,58 | 78,2 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| SimpleQA Verified | Données | 40,3 % | 81,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleBench | Raisonnement | 50 % | 76,5 | actif | https://lmcouncil.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 36,5 % | 82,6 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| APEX-Agents | Agents | 33,8 % | 80,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2) | Maths | 33,3 % | 76,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| WeirdML (v2) | Code | 32,3 % | 62,1 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 21 % | 78,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierCode | Code | 14 % | 74,6 | actif | https://cognition.com/frontiercode |
| CritPt | Sciences | 5,4 % | 77,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, palier 4 (v2) | Maths | 4,9 % | 77,5 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierSWE | Code | 4,1 % | 77,8 | actif | https://www.frontierswe.com/ |
| ProofBench | Maths | 0 % | 70,1 | saturé | https://www.vals.ai/benchmarks/proof_bench |

## En bref

**Quel est le score de Inkling ?** Inkling obtient un score IA de 79,0, avec une marge de 76,6 à 81,4, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 65e sur 246 modèles, à partir de 25 mesures.

**Dans quelles tâches Inkling est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont raisonnement (81,3) et agents (79,8). Sa tâche la plus faible est code (70,6).

**Inkling peut-il tourner en local ?** Trop lourd pour les machines que suit Quelle IA : 672,8 Go en version allégée à 4 bits, plus que les 448 Go utiles de quatre DGX Spark en grappe. Il lui faut un serveur.

**Combien coûte Inkling ?** 0,95 € par million de jetons en entrée et 4,05 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Inkling ?** Inkling est édité par Thinking Machines (États-Unis), et il est sorti le 15 juillet 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence Apache 2.0.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com