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Platz 26 im Vergleich

Inkling

Thinking Machines Lab · USA · veröffentlicht 15. Juli 2026

75 % Gesamtbewertung

Das erste eigene Modell von Mira Muratis Thinking Machines Lab. Es ist bei agentischen Aufgaben stark und arbeitet mit wenig Ausgabe, erfindet aber häufig Fakten. Artificial Analysis misst 12 Punkte im Intelligenz-Index v5, das kleinere Inkling-Small kommt auf 13.

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Bewertung im Detail

Gesamtnote aus 3 gewichteten Dimensionen. Die Leistung beruht auf 12 Punkten im Intelligenz-Index v5 von Artificial Analysis. Das stärkste Modell im Vergleich, Kimi K3.1 Pro, hat 46. Wie wir bewerten

Leistung (55 %) 66 %
DSGVO- und EU-Eignung (30 %) 80 %
Lizenz-Offenheit (15 %) 100 %

Fähigkeitsprofil

Wo Inkling stark ist, über 6 Säulen auf einer Skala von 0 bis 100. Die gestrichelte Linie ist der Median aller 35 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

Ein belegter Wert stammt aus den Benchmarks unten. Von jedem Ergebnis ziehen wir ab, was bloßes Raten erreichen würde. Den Rest rechnen wir auf 0 bis 100 um und mitteln bei mehreren Benchmarks je Säule. Bei Säulen mit der Kennzeichnung "Einschätzung" lag kein vergleichbarer Benchmark vor. Dort ordnen wir selbst ein. Wie die Säulen entstehen, steht auf der Übersichtsseite.

Steckbrief

Was offene Gewichte, Parameter, Token, Quantisierung und GGUF bedeuten, erklärt die Übersicht.

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); Betrieb auf dem eigenen Server 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

Wo läuft das Modell in der EU

Für dieses Modell ist keiner der Anbieter aus unserer Übersicht der KI-Hoster aus Europa im Steckbrief belegt.

Benchmarks

Die folgenden Werte stammen überwiegend vom Hersteller. Die unabhängige Einordnung durch Artificial Analysis steht oben unter Bewertung im Detail.

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. Es erschien am 15. Juli 2026. Das Mixture-of-Experts-Modell hat 975 Milliarden Parameter, von denen nur 41 Milliarden je Token aktiv sind. Trainiert wurde es auf 45 Billionen Token aus Text, Bild, Audio und Video. In der Eingabe verarbeitet es Text, Bild und Audio nativ, gibt aber ausschließlich Text aus. Artificial Analysis misst es unabhängig mit 12 Punkten im Intelligenz-Index v5, gleichauf mit Nemotron 3 Ultra von NVIDIA. Das kleinere Inkling-Small kommt auf 13. Inkling braucht dabei im Index-Lauf 80 Mio. Ausgabe-Token, MiMo-V2.6-Pro 130 Mio. und GLM-5.3 140 Mio.

So stark die agentische Seite ist, so klar sind die Schwächen bei der Faktentreue: Auf dem AA-Omniscience-Benchmark v1.1 erreicht Inkling nur 39 % Trefferquote bei einer Halluzinationsrate von 67 %. 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.

Was es gut kann

  • Im Intelligenz-Index v5 von Artificial Analysis mit 12 Punkten gemessen, gleichauf mit Nemotron 3 Ultra von NVIDIA
  • Arbeitet sparsam, im Index-Lauf von Artificial Analysis mit 80 Mio. Ausgabe-Token gegenüber 100 Mio. im Median vergleichbarer Modelle
  • Apache 2.0, nativ multimodal in der Eingabe (Text, Bild, Audio), 1-Million-Kontext

Wo es hakt

  • Schwache Faktentreue, Halluzinationsrate von 67 % bei nur 39 % Trefferquote (AA-Omniscience v1.1)
  • 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 vom Juli 2026 und Artificial Analysis (Index v5, abgerufen am 30.10.2026). EU-Hoster an den Katalogen der Hoster aus unserer Hostertabelle geprüft am 01.10.2026 · Stand der Recherche 1. November 2026 · Leistung aus dem Intelligenz-Index von Artificial Analysis, die übrige Bewertung von neuost