Thinking Machines: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por Thinking Machines para tu caso de uso.
Más inteligente
UpdatedInkling SmallInklingÍndice de inteligencia
2 modelos en total
Más rápido
Inkling SmallInklingVelocidad de salida
2 modelos en total
Menor precio
Inkling SmallInklingPrecio combinado (por 1M de tokens)
2 modelos en total
Thinking Machines ofrece 2 modelos, cada uno con distintas características de inteligencia, rendimiento y precio. A continuación se comparan las métricas clave entre modelos.
- En inteligencia, los mejores modelos en Thinking Machines son Inkling Small (26) e Inkling (26).
- En velocidad de salida, los modelos más rápidos son Inkling Small (126 t/s) e Inkling (72 t/s).
- En latencia, Inkling Small (17.94s) e Inkling (30.46s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, Inkling Small ($0.22) e Inkling ($0.72) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens.
- En tamaño de ventana de contexto, Inkling (262k) e Inkling Small (256k) admiten las ventanas de contexto más grandes en Thinking Machines.
- Inkling Small destaca como el líder general en Thinking Machines, al ubicarse primero en inteligencia, velocidad y precios.
Aspectos destacados
Evaluaciones de inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Agentic tool use
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
Ventana de contexto
Context Window
Precios
Intelligence Index vs. Price
Resumen de rendimiento
Output Speed vs. Price
Velocidad
Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)
Output Speed
Latencia
Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token
Latency: Time To First Answer Token
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
End-to-End Response Time vs. Price
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Thinking Machines
Thinking Machines ofrece 2 modelos que monitoreamos: Inkling Small y Inkling.
El modelo más inteligente disponible en Thinking Machines es Inkling Small, con una puntuación de 26 en el Índice de Inteligencia.
El modelo más rápido en Thinking Machines por velocidad de salida es Inkling Small, con 126.4 tokens por segundo.
El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en Thinking Machines es Inkling Small, con 17.94s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en Thinking Machines por precio combinado es Inkling Small, a $0.22 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Los precios en Thinking Machines varían hasta 3x entre modelos, desde $0.22 por 1M de tokens para Inkling Small hasta $0.72 por 1M de tokens para Inkling.
Sí, Thinking Machines ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.
Sí, los 2 modelos en Thinking Machines admiten el modo JSON para salida estructurada.
Sí, los 2 modelos en Thinking Machines admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, Thinking Machines ofrece 2 modelos de razonamiento: Inkling Small y Inkling. Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, los 2 modelos en Thinking Machines son modelos de pesos abiertos.
Sí, el rendimiento de un proveedor puede variar con el tiempo debido a cambios de infraestructura, balanceo de carga y actualizaciones. Medimos continuamente a todos los proveedores y mostramos las tendencias históricas de rendimiento en los gráficos "a lo largo del tiempo".
Al elegir un modelo en Thinking Machines, considera: inteligencia (para tareas sensibles a la calidad), velocidad de salida (para tareas intensivas en rendimiento), latencia (para aplicaciones interactivas que requieren primeras respuestas rápidas), precios (para cargas de trabajo sensibles al costo) y funcionalidades como el tamaño de la ventana de contexto, el modo JSON o las llamadas a funciones.