Thinking Machines

Inkling Small

RaisonnementPoids ouvertsModels.dev
Intelligence
12,9
Rang 363 sur 768 modèles mesurés
Coding
52,9
Rang 109 sur 299 modèles mesurés
Vitesse de sortie
225 t/s
Rang 30 sur 425 modèles mesurés
Prix/1M
0,525 $
Rang 312 sur 726 modèles mesurés
Fenêtre de contexte
1 M
Rang 90 sur 1296 modèles mesurés
Coût par tâche
0,203 $
Rang 73 sur 218 modèles mesurés

Inkling Small obtient 12,9 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, au 363e rang sur 768 modèles mesurés. Les modèles au score le plus proche sont GPT-5 nano (13,0), GLM-4.5 (Reasoning) (12,8) et Nemotron 3 Super 120B A12B (12,8). À 0,525 $ par million de tokens (prix mélangé 3:1 entrée/sortie), il est plus cher que GPT-5 nano (0,138 $) et Nemotron 3 Super 120B A12B (0,45 $). Avec 225 t/s en sortie, il est plus rapide que GPT-5 nano (146 t/s) et Nemotron 3 Super 120B A12B (145 t/s).

Indices Artificial Analysis
Intelligence12,9
Rang 363 sur 768 modèles mesurés
Coding52,9
Rang 109 sur 299 modèles mesurés
Agentic23,5
Rang 90 sur 190 modèles mesurés
Indices par secteur
Performance par secteur mesurée par Artificial Analysis
Finance et comptabilité23,7
Rang 159 sur 241 modèles mesurés
Stratégie et opérations18,0
Rang 170 sur 241 modèles mesurés
Juridique21,7
Rang 178 sur 241 modèles mesurés
Santé et médecine18,6
Rang 146 sur 185 modèles mesurés
Ingénierie23,1
Rang 165 sur 240 modèles mesurés
Économie25,4
Rang 180 sur 248 modèles mesurés
Benchmarks standard
GPQA Diamond89,5 %
Rang 77 sur 620 modèles mesurés
HLE33,3 %
Rang 150 sur 681 modèles mesurés
SciCode49,7 %
Rang 124 sur 248 modèles mesurés
AA-LCR75,7 %
Rang 166 sur 592 modèles mesurés
Terminal-Bench 2.155,1 %
Rang 115 sur 245 modèles mesurés
Terminal-Bench 4.01,0 %
Rang 144 sur 240 modèles mesurés
τ-Bench Banking18,8 %
Rang 106 sur 211 modèles mesurés
Modèles de niveau proche
Les modèles les plus proches sur l'Intelligence Index, une configuration par famille.

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