Inkling-Small
Thinking Machines · États-Unis · sorti le Thinking Machines · États-Unis · 15 juillet 2026
- Réflexion réglable
- Poids ouverts · Apache 2.0
- 2 DGX Spark, 256 Go
- Classe énergétique D
Son bilan?
- Au classement général, 73e sur 257, dans un groupe de 17 modèles trop proches pour être départagés.
- Pas encore classé en raisonnement, code et compréhension d'images : trop peu de mesures.
- Pas encore mesuré en tâches d'agent.
Estimationenviron 1,1 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime
Pour coder
Ce forfait de code propose ce modèle, d'après la page de leur éditeur. Tous les forfaits pour coder →
Score général?
80,1de 77,3 à 83,0
Les dix tâches?
- Raisonnement82,8Provisoire · 33 %, voir le classement Raisonnement
- Code80,1Provisoire · 17 %, voir le classement Code
- AgentsNon mesuré
- Usage76,4Rang 97 · 100 %, voir le classement Usage
- Maths80,4Rang 57 · 62 %, voir le classement Maths
- Sciences79,6Rang 57 · 60 %, voir le classement Sciences
- Français72,4Rang 65 · 50 %, voir le classement Français
- Vision76,7Provisoire · 33 %, voir le classement Vision
- Écriture70,5Rang 131 · 100 %, voir le classement Écriture
- Web78,0Rang 82 · 100 %, voir le classement Web
Artificial Analysis
Hors du scoreArtificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. 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 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetonsentrée / sortie |
|---|---|---|---|---|---|
| Inkling Small | 25,7 | non publié | 218,5 jetons/s | 1,70 s | 0,3 $ / 1,2 $ |
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. Relevé le 26 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.
Source : Artificial Analysis
Agent Arena
Hors du scoreAgent Arena, le classement des agents d'Arena, observe de vraies sessions de travail : des internautes confient une tâche à un agent (écrire du code, chercher, analyser des fichiers) dont le modèle est tiré au sort et reste caché. Le score net dit de combien de points ce modèle fait monter ou baisser les signes de réussite de ces sessions (tâche validée, compliments, corrections réussies, erreurs rattrapées, aucun outil inventé) par rapport au modèle moyen du classement, qui vaut 0 %. Il ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA.
| Version évaluée | Rang | Score net | Intervalle à 95 % | Sessions |
|---|---|---|---|---|
| Inkling-Small | 58e sur 59 | −18,1 % | de −20,1 à −16,0 % | 14 723 |
Score net et intervalle de confiance à 95 % en points de pourcentage. Rang parmi les 59 modèles du classement, où un même modèle peut paraître à plusieurs niveaux d'effort. Classement publié par Arena le 11 novembre 2026, repris de son jeu de données public sous licence CC BY 4.0.
Source : Arena (Agent Arena), CC BY 4.0 · la méthode
Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION
Tient à partir de deux DGX Spark en grappe (224 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple deux DGX Spark en grappe. Mémoire estimée : 190,4 Go.
- Cartes graphiquesTrop juste
- PC portables GeForce RTXTrop juste
- PC portables Intel Core UltraTrop juste
- PC portables Snapdragon X2Trop juste
- Mac 512 Gopar exemple Mac Studio M5 Ultra, 512 GoOui, jusqu'à 8 bits
- Mini-PC et PC portables Ryzen AI MaxTrop juste
- 2 DGX Spark, 256 Gopar exemple Deux DGX Spark en grappeOui, allégé 4 bits
- Sans carte graphiqueTrop juste
- ServeurOui
- EstiméMac Studio M5 Ultra, 512 GoMac 512 Go · 1,2 To/s · version allégée à 8 bitsde 26 à 68 jetons/s estimés
Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.
Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.
Fiche technique
- Prix
- 0,45 € / 1,20 €entrée / sortie, par million de jetons
- Fenêtre de contexte
- 1 048 576 jetonsenviron 786 000 mots
- Entrées
- Texte, image, son
- Réflexion
- Faible, moyenne, élevée, maximalequatre niveaux réglables
- Paramètres
- 276 milliards
- Licence
- Apache 2.0poids ouverts, téléchargeables
- Classe énergétique
- Dsur une échelle de A à G
- Hébergement en Europe
- Possible
- Connaissances jusqu'à
- Non communiqué
Où le trouver
Liens directs, sans affiliationEn bref
- Quel est le score de Inkling-Small ?
- Inkling-Small obtient un score IA de 80,1, avec une marge de 77,3 à 83,0, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 73e sur 257 modèles, à partir de 19 mesures.?
- Dans quelles tâches Inkling-Small est-il le plus fort ?
- Ses deux meilleures tâches sont raisonnement (82,8) et maths (80,4). Sa tâche la plus faible est écriture (70,5).
- Inkling-Small peut-il tourner en local ?
- Tient à partir de deux DGX Spark en grappe (224 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple deux DGX Spark en grappe. Mémoire estimée : 190,4 Go.
- Combien coûte Inkling-Small ?
- 0,45 € par million de jetons en entrée et 1,20 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 1,1 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
- Qui édite Inkling-Small ?
- Inkling-Small est édité par Thinking Machines (États-Unis), et il est sorti le 15 juillet 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence Apache 2.0.