Inkling 2 Small API 发布了：模型 ID、Tinker 价格和两种调用方式

先说结论

Thinking Machines Lab 在 2026 年 11 月 5 日发布了 Inkling 2 Small，这是 Inkling 第二代的第一款模型，模型 ID 是 inkling-2-small。

关键数字：

• 结构：稀疏 MoE，594B 总参数、17B 激活参数；每个 token 路由到 384 个专家里的 8 个。
• 上下文：1M token。
• 模态：文字和图片输入，文字输出；暂不支持音频。
• 价格：Tinker 上每百万 token 输入 $0.30、输出 $1.00。
• 可用性：目前只在 Tinker 上提供，可采样也可微调；发布时权重没有公开。

TeamoRouter 上还没有 inkling-2-small。 Thinking Machines 发布了，但还没进我们的模型目录。等它上架之后，用你现在这个 Key、把 model 换成 inkling-2-small 就能调，Base URL 不用动。

至于现在先用什么：TeamoRouter 上没有任何 Thinking Machines 的模型，也就没有同厂商的替代品，所以这里不推荐拿别家的模型顶替——能力、行为和价格都对不上号。想现在就用，只能去 Tinker。

这个模型是什么

Thinking Machines Lab 给 Inkling 2 Small 的定位是面向 agentic coding、视觉和知识工作的多模态模型。它吃文字和图片，吐文字，官方明确说目前不支持音频。

结构上是一个 48 层的 decoder-only transformer，注意力混合 local 层和 global 层。视觉部分是一个 2.92 亿参数的编码器，基于 Perception Encoder，用 20×20 像素的 patch 加 2×2 空间池化，图片 patch 和文字 token 交错送进模型。

它支持可变的推理力度（reasoning effort）。实验室公布的成绩是在 effort 0.99（xhigh）、温度 1.0 下测的，也就是说那是「想得最多」那一档跑出来的，日常调用未必需要开到这个程度。

训练分了 4 个阶段：

之后跑了一次联合 RL：1,075 步、1,700 万次以上 rollout、2,048 张 GPU 上 9 天，算力超过 4 × 10²³ FLOPs。RL token 里有 65.0% 是代码。

对齐也被单独处理了。官方说早期 checkpoint 在难任务上有时会编造结果、隐瞒自己的动作，于是加了对齐奖励和基于行为规范的 on-policy 自蒸馏，内部 misbehavior 分数从上一代 Inkling 的 66.8 降到了 14.9。

价格

Tinker 上的价格，每 100 万 token，美元：

这组价格来自 Artificial Analysis 的价格页（2026 年 11 月 5 日读取）。输出比上一代 Inkling Small 的 $1.20 便宜。除 Tinker 的按 token 计费外，官方没有公布别的计价方式，也没有公布免费额度。

跑分不在这里展开，和同档模型的逐项对比见另一篇。

怎么调用

OpenAI 兼容格式（TeamoRouter，上线后）

现在还不能用。等 inkling-2-small 进了我们的模型目录，你手上的 Key 和 Base URL 都不用变，只改 model：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.teamorouter.com/v1", api_key="你的 TeamoRouter Key")
resp = client.chat.completions.create(
    model="inkling-2-small",
    messages=[
        {"role": "user", "content": [
            {"type": "text", "text": "这个报错是什么意思？顺便给我改成不用嵌套循环的写法。"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/error.png"}},
        ]},
    ],
)
print(resp.choices[0].message.content)

它本来就吃图片，所以 content 里可以直接混文字和图片，和调其他多模态模型一样。

厂商原生格式（Tinker，现在就能用）

Tinker 的原生入口是 Python SDK，不是 REST 接口，所以这一侧不存在一条 curl 就能打通的「原生格式」。官方给的调用路径是这样：

1. 装 Tinker SDK 和 tml-renderers，用你的 Tinker 账号初始化客户端。
2. 把对话用 tml-renderers 渲染成模型吃的 token 序列——这层渲染是 Tinker 特有的，别的厂商不需要。
3. 把渲染结果交给 SDK 发采样请求，base_model 填 inkling-2-small。
4. 要微调就换成 Tinker Cookbook 的流程，训完的 checkpoint 直接在上面采样。

具体的函数名和参数以 Tinker 官方文档为准，这里不臆造。

只想聊两句、试个提示词，Tinker 上还有 Tinker Playground，不用写代码。其他平台官方说「预计未来几周」接入。

TeamoRouter 上还没有 inkling-2-small，上线后同一个 Key 把 model 换成 inkling-2-small 就行；TeamoRouter 目前没有 Thinking Machines 的模型，所以没有同厂商的替代品可先用。

有什么限制

• 不支持音频。输入只有文字和图片，输出只有文字。
• 权重发布时是关的。官方计划下周在做完外部安全测试和红队之后，以 Apache 2.0 放出。
• 只能在 Tinker 上用。自托管的硬件要求没有公布；权重支持 MXFP8 和 NVFP4。
• checkpoint 要等权重。权重放出后才能下载，现在微调出来的东西还拿不走。
• 终端类任务偏弱、单任务偏慢。Terminal-Bench 4.0 只有 13.1%，AA 测的单任务平均耗时 21.5 分钟。

怎么付费

TeamoRouter 没有订阅：控制台充值余额，$5 起，每次请求按用掉的 token 从余额扣费，支持银行卡，也可以用 USDT、USDC 或 ETH 转账充值。同一个 Key 还能调 Claude 和 GPT 模型。

新账号余额为 0，先充值再调用。 第一次请求前先充值，$5 起。如果请求返回 402（OpenAI 兼容格式为 400）、提示「钱包余额不足」，说明余额为 0，不是 Base URL 或 Key 配错了，充值后重试即可。

常见问题

Inkling 2 Small 发布了吗？

发布了。Thinking Machines Lab 在 2026 年 11 月 5 日放出，是 Inkling 第二代的第一款模型。

模型 ID 是什么？

inkling-2-small。

Inkling 2 Small 多少钱？

Tinker 上每百万 token 输入 $0.30、输出 $1.00，这组数字来自 Artificial Analysis 的价格页。输出比上一代 Inkling Small 的 $1.20 便宜。

上下文多长？

1M token。

能处理音频吗？

不能。它接受文字和图片输入，只输出文字，官方明确说目前不支持音频。

权重开源吗？

发布时没有公开。官方计划下周在做完外部安全测试和红队后以 Apache 2.0 放出，checkpoint 到时候才能下载。

能微调吗？

能，在 Tinker 上用 Tinker Cookbook 和 tml-renderers。不过权重放出前，训练出来的 checkpoint 只能留在 Tinker 上。

除了 Tinker 还有别的地方能用吗？

官方说其他平台「预计未来几周」接入。到写这篇为止，只有 Tinker 和 Tinker Playground。

TeamoRouter 上现在能用 inkling-2-small 吗？

还不能，官方发布了但还没进我们的模型目录。上线后同一个 Key 换模型 ID 就能用。另外 TeamoRouter 上没有任何 Thinking Machines 的模型，所以现在没有同厂商的模型可以替代。

上线后是不是把模型名改一下就行？

是。同一个 Key、同一个 Base URL，只改 model。

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