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Platz 5 im Vergleich

Inkling

Thinking Machines Lab · USA · veröffentlicht 15. Juli 2026

88 % Gesamtbewertung

Das erste eigene Modell von Mira Muratis Thinking Machines Lab und das aktuell stärkste offene Modell aus den USA. Glänzt bei agentischen Aufgaben und Token-Effizienz, schwächelt aber deutlich bei der Faktentreue.

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Bewertung im Detail

Gesamtnote aus drei gewichteten Dimensionen. Wie wir bewerten

Leistung (55 %) 89 %
DSGVO- und EU-Eignung (30 %) 80 %
Lizenz-Offenheit (15 %) 100 %

Fähigkeitsprofil

Wo Inkling stark ist, über sechs Säulen auf einer Skala von 0 bis 100. Die gestrichelte Linie ist der Median aller 25 Modelle im Vergleich. Wie die Säulen entstehen

Coding 86 Mathe & Logik 96 Wissen 80 Deutsch 78* Agentik 90 Kontext 86*
Inkling Median aller Modelle * redaktionelle Einschätzung (kein belegter Benchmark)
Fähigkeitsprofil von Inkling, Werte von 0 bis 100
SäuleWertGrundlage
Programmierung86benchmarkbelegt
Mathematik & Logik96benchmarkbelegt
Wissen80benchmarkbelegt
Deutsch & Sprache78redaktionelle Einschätzung
Agentik & Werkzeuge90benchmarkbelegt
Langer Kontext86redaktionelle Einschätzung
Mathematik & Logik 96
mehrstufiges Rechnen und logisches Schließen mit prüfbarer Lösung
Agentik & Werkzeuge 90
Werkzeuge selbständig aufrufen und mehrstufige Abläufe steuern
Programmierung 86
Code schreiben und debuggen, ganze Repositories über viele Schritte bearbeiten
Langer Kontext · Einschätzung 86
nutzbare Leistung über sehr lange Eingaben, nicht nur die Fenstergröße
Wissen 80
Fach- und Allgemeinwissen über viele Domänen hinweg
Deutsch & Sprache · Einschätzung 78
Sprachverständnis und Mehrsprachigkeit, mit Blick auf Deutsch

Stärkste Säule: Mathematik & Logik. Belegte Werte stammen aus den dokumentierten Benchmarks unten (baseline-korrigiert normalisiert), mit „Einschätzung" markierte Säulen sind eine redaktionelle Einordnung, weil kein vergleichbarer Benchmark vorlag. Details zur Methodik stehen auf der Übersichtsseite.

Steckbrief

Architektur
Mixture-of-Experts
Parameter
975 Mrd. gesamt, 41 Mrd. aktiv je Token
Kontextfenster
1 Mio. TokenVolle 1 Mio. Token bei den offenen Gewichten, über die Tinker-API bis 256K.
Lizenz
Apache 2.0
Eingabe
Text, Bild, Audio (nur Text-Ausgabe)
Lokaler Betrieb
Rechenzentrum (NVFP4 rund 600 GB, bf16 rund 2 TB VRAM, mehrere B200)
Bei EU-Hostern
SeltenKein EU-Hoster bestätigt, API nur über Tinker (USA); Self-Hosting der offenen Gewichte in der EU möglich
Cloud-API (Richtwert)
1,72 € Eingabe / 4,31 € Ausgabe je Mio. TokenTinker-API (64K-Fenster), Richtwert, umgerechnet aus USD

Benchmarks

Zu diesem Modell liegt neben den Hersteller-Angaben eine unabhängige Einordnung vor (Artificial Analysis).

41 Artificial Analysis Index (unabhängig)
77,6 SWE-bench Verified
87,2 GPQA Diamond
97,1 AIME 2026

Inkling ist das erste eigene Modell von Thinking Machines Lab, dem Start-up der früheren OpenAI-Technikchefin Mira Murati, und erschien am 15. Juli 2026. Das Mixture-of-Experts-Modell hat 975 Milliarden Parameter, von denen nur 41 Milliarden je Token aktiv sind, und wurde auf 45 Billionen Token aus Text, Bild, Audio und Video trainiert. In der Eingabe verarbeitet es Text, Bild und Audio nativ, gibt aber ausschließlich Text aus. Artificial Analysis ordnet es unabhängig als derzeit stärkstes offenes Modell aus den USA ein, mit einem Intelligence-Index von 41, vor Modellen wie Nemotron 3 Ultra. Bei agentischen Aufgaben liegt es laut dieser Auswertung vor Kimi K2.6 und DeepSeek V4 Flash und braucht dabei mit rund 25.000 Ausgabe-Token je Aufgabe deutlich weniger als die chinesischen Spitzenmodelle.

So stark die agentische Seite ist, so klar sind die Schwächen bei der Faktentreue: Auf dem AA-Omniscience-Benchmark erreicht Inkling nur 40 Prozent Trefferquote bei einer Halluzinationsrate von 63 Prozent. Die Lizenz ist Apache 2.0, die Gewichte liegen auf Hugging Face, sowohl in bf16 (rund 2 TB VRAM) als auch als quantisierter NVFP4-Checkpoint (rund 600 GB VRAM). Damit läuft das Modell praktisch nur im Rechenzentrum mit mehreren Blackwell-Grafikkarten. Die Cloud-API läuft über die hauseigene Tinker-Plattform in den USA und ist teurer als vergleichbare Modelle aus China. Ein europäischer Hoster ist nicht bestätigt, der DSGVO-konforme Betrieb entsteht also über eigene Infrastruktur.

Stärken

  • +Stärkstes offenes Modell aus den USA, bei agentischen Aufgaben laut Artificial Analysis vor Kimi K2.6 und DeepSeek V4 Flash
  • +Hohe Token-Effizienz, rund 25.000 statt 38.000 bis 43.000 Ausgabe-Token je Aufgabe
  • +Apache 2.0, nativ multimodal in der Eingabe (Text, Bild, Audio), 1-Million-Kontext

Grenzen

  • Schwache Faktentreue, Halluzinationsrate von 63 Prozent bei nur 40 Prozent Trefferquote (AA-Omniscience)
  • Teurer als vergleichbare chinesische Modelle, API nur über Tinker in den USA
  • Nur im Rechenzentrum lauffähig, kein EU-Hoster bestätigt

Quelle: Offizielle HF-Modellkarte thinkingmachines/Inkling und Artificial Analysis, Juli 2026. Stand der Recherche: 23. Juli 2026. Die Prozent-Bewertung ist eine redaktionelle Einschätzung von gewusst:KI.

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