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Inkling Small

MoEVisión

TThinking Machines Lab · 266B (12B activos) · Mezcla de expertos

Inkling Small es un modelo de 266B de Thinking Machines Lab con un contexto de 1M tokens. En Q4_K_M con 8K de contexto necesita unos 149 GB; con 188 GB tienes margen para conversaciones largas.

Hugging Face GGUF

Mezcla de expertos

Parámetros: 266B · Activos: 12B

Los 266B parámetros se cargan en memoria, pero sólo 12B trabajan en cada token, así que va a la velocidad de un modelo mucho más pequeño.

Opciones de cuantización

Cuant.MemoriaEn tu hardware
Q2_K—…
Q3_K_M—…
Q4_K_M—…
Q5_K_M—…
Q6_K—…
Q8_0—…
F16—…

Memoria según el contexto

En Q4_K_M. La caché del contexto crece con cada token que el modelo recuerda.

ContextoCaché de contextoTotal
4K0,2 GB148,9 GB
8K0,3 GB149 GB
32K0,9 GB149,6 GB
128K3,6 GB152,3 GB
256K7,1 GB155,8 GB

Comparte una velocidad medida

Ejecuta uno de estos y pega abajo la salida completa (o sólo los tokens por segundo):

llama-bench -m model.gguf
ollama run model --verbose

Se publica de forma anónima y se conserva. No guardamos cuenta ni dirección, sólo un hash que cambia cada día para limitar a diez envíos diarios.

Siguiente paso

Alternativas más pequeñas

Modelos que necesitan menos memoria que Inkling Small y puntúan casi igual o mejor.

El hardware mínimo donde va bien

Equipos de escritorio con la menor memoria que dan a Inkling Small nota A o S en Q4_K_M.

¿Puedo ejecutar Inkling Small en local?

¿Puedo ejecutar Inkling Small en local?

Sí, si tu GPU o tu Mac tiene unos 149 GB libres para él en Q4_K_M. Abre esta página en ese ordenador para ver la nota de tu hardware exacto y arráncalo con llama.cpp, Ollama o LM Studio.

¿Cuánta memoria necesita Inkling Small?

Unos 149 GB en Q4_K_M con 8K de contexto y 261,6 GB en Q8_0. Las cuantizaciones más bajas caben en tarjetas más pequeñas con algo de pérdida de calidad; los contextos largos suman al total.