Inkling-Small

Inkling-Small

Mira MuratiLLM

Inkling Small is an open-weight multimodal mixture-of-experts model from Thinking Machines Lab, with 12B active parameters out of 276B total. It is positioned as the smaller, more efficient member of...

API DisponívelVisãoÁudioTool Calling

Especificações

Context Window

524K tokens

Preço Input/1M

$0.30

Preço Output/1M

$1.20

Parâmetros

Velocidade

132 tok/s

Latência (TTFT)

1.6s

Max Output

262K tokens

Benchmarks

Resultados do Inkling-Small nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.

Coding

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA Coding Index52.9100.0Artificial Analysis official API
SciCode49.0100.0

Long Context

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA-LCR63.0100.0

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
AA Intelligence Index41.2100.0Artificial Analysis official API

Reasoning

BenchmarkScoreMáximoMetodologia
GPQA Diamond89.5100.0Artificial Analysis official API
HLE32.0100.0

Informações

Lançamento
30 de julho de 2026
Tool Calling
✅ Suportado
Visão
✅ Suportado
Áudio
✅ Suportado

Análise Completa: Inkling-Small

O que é o Inkling-Small?

O Inkling-Small é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Mira Murati, classificado como modelo de linguagem (LLM). Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da Mira Murati. Com uma janela de contexto de 524K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.

Preços e Custos em 2026

O Inkling-Small é cobrado por uso, com preço de US$ 0.3/1M tokens de input e US$ 1.2/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.

Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Inkling-Small em reais fica em torno de R$ 1.85/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).

Benchmarks e Performance

O Inkling-Small foi avaliado em 6 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Coding, Long Context, overall, Reasoning. Os resultados mostram performance sólida nas avaliações disponíveis.

É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.

Casos de Uso Recomendados

O Inkling-Small é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), análise de imagens e documentos visuais (OCR, diagramas, screenshots), chatbots de alto volume e atendimento automatizado, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.

Comparação com Alternativas

No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Inkling-Small compete diretamente com modelos de nível similar. A Mira Murati compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.

Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.

Uso no Brasil e em Português

Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Inkling-Small suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.

Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.

Perguntas Frequentes

O que é o Inkling-Small?

O Inkling-Small é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Mira Murati. É um modelo do tipo texto.

Quanto custa o Inkling-Small?

O Inkling-Small custa US$ 0.3/1M tokens de input e US$ 1.2/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.

O Inkling-Small funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Inkling-Small, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.

Como o Inkling-Small se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o Inkling-Small obteve scores como: AA Coding Index: 52.9/100, SciCode: 49/100, AA-LCR: 63/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O Inkling-Small é open source?

Não, o Inkling-Small é um modelo proprietário da Mira Murati. Ele está disponível via API cloud. Para alternativas open source, confira nosso ranking de modelos open source.

Última atualização: 10 de agosto de 2026 Ver metodologia →