Tinker
Платформа Thinking Machines для обучения открытых ИИ-моделей через API; в браузерном Playground можно общаться с моделью Inkling.
- Без регистрации
- Нет
- Русский интерфейс
- Нет
- Работает с русским языком
- Да
- Разработчик
- Thinking Machines Lab
- Страна
- США
Tinker — инфраструктура компании Thinking Machines Lab для обучения и дообучения открытых языковых моделей (dense и MoE, от 4B до 1T параметров). Разработчик пишет цикл обучения на Python, а кластеры GPU, сбои оборудования и сохранение контрольных точек берёт на себя платформа. Оплата — за фактически использованные токены, а не за простой. В веб-консоли доступен Playground: в нём можно общаться с моделью Inkling и сохранёнными чекпоинтами, настраивать усилие рассуждения, ограничивать длину ответа и менять системный промпт. Inkling — первая открытая мультимодальная модель компании, выпущенная в июле 2026 года.
Возможности
Четыре базовые операции API
Методы sample, forward_backward, optim_step и save_state позволяют собрать собственный цикл обучения: SFT, RLHF, RL, дистилляцию.
Управляемые кластеры GPU
Платформа сама обрабатывает сбои оборудования, повторяет запросы и поддерживает сохранение и возобновление обучения с контрольных точек.
Playground для Inkling
В браузере можно вести диалог с моделью Inkling и чекпоинтами, задавая усилие рассуждения, предел длины ответа, веб-поиск и системный промпт.
Открытые модели от 4B до 1T
Поддерживаются dense и MoE модели, в том числе Qwen3, gpt-oss, DeepSeek V3.1, Nemotron 3, Kimi-K2.5 и Inkling.
Метрики и затраты
Консоль показывает метрики сессий, трассировки Perfetto, использование, стоимость и отчёты по хранилищу.
Права на уровне проектов
Доступом к проектам можно управлять по участникам команды.
Конфиденциальность данных
Содержимое пользователей не используется для обучения моделей компании; чаты в Playground не сохраняются.
Готовые рецепты
Cookbook содержит примеры: математический RL, терминальные агенты, поисковые агенты, код, асинхронный RL, on-policy дистилляция.
Кому подойдёт
- Разработчики
Дообучение открытых моделей под свои задачи через Python SDK без собственной GPU-инфраструктуры.
- Исследователи и учёные
Эксперименты с RL, дистилляцией и обучением с учителем на больших моделях с гибким контролем над циклом обучения.
- Предприниматели и руководители
Создание собственной модели для продукта с оплатой по фактическому расходу токенов.
Как начать
- Зарегистрироваться на сайте Thinking Machines и войти в консоль Tinker.
- Установить SDK и получить ключ API.
- Выбрать базовую модель, например Inkling, и запустить пример из Cookbook.
- Отслеживать запуск в консоли: метрики, затраты, чекпоинты.
- Проверить результат в Playground, пообщавшись с моделью или чекпоинтом.
Тарифы
Оплата за фактически использованные токены, а не за простой. Для 256K-контекста обучение Inkling стоит $11.23 за 1 млн токенов. MoE-модели тарифицируются по числу активных параметров. Цены меняются, сведения на октябрь 2026.
Ограничения
- Для доступа к Playground нужна авторизация
- Playground предназначен для тестирования и не сохраняет чаты
- Использование регулируется политикой допустимого использования
- Оплата только по факту использования, фиксированных тарифов нет
Платформы и интеграции
Соседи по смыслу
за последний месяц