メインコンテンツへスキップ
ToolPotion
AI アドバイザー
送信(無料)

Inkling 2 Small

LLM#24AIモデルとLLMオープンソース · Web

Inkling 2 Smallは、テキストと画像の両方の入力を受け付け、テキスト出力を生成するために設計された汎用のマルチモーダルモデルです。英語や他の言語、さまざまなコーディング言語をサポートしています。このモデルは、エージェントシステム、コーディングアシスタント、チャットボット、検索強化生成を含むAIアプリケーションを構築する開発者を対象としており、研究やファインチューニングのためのオープンウェイトを提供しています。

URLを訪問
共有
Inkling 2 Small のスクリーンショット
Inkling 2 Small のスクリーンショット

Inkling 2 Smallは、テキストと画像の入力を処理してテキスト出力を生成することができる多用途のマルチモーダルモデルです。広範な適用性を考慮して設計されており、英語や他の言語、さまざまなコーディング言語をサポートしています。このモデルは、エージェントシステムやツール使用システム、コーディングアシスタント、チャットボット、検索強化生成(RAG)システムなど、AI駆動のアプリケーションを構築する開発者を特に対象としています。また、一般的な会話インタラクション、指示に従うタスク、さまざまな自然言語および視覚タスクにも適しています。

続きを読む

オープンウェイトでリリースされたInkling 2 Smallは、研究、ファインチューニング、サードパーティ製品への統合を促進します。ユーザーはTinker Playgroundでモデルを試したり、Tinker Cookbookを使用してAPI経由でアクセスしたりできます。Tinkerでのファインチューニングには、tml-renderersパッケージが必要です。このモデルは、SGLang、vLLM、TokenSpeed、Unslothなどのさまざまなフレームワークを通じてローカル推論をサポートしています。さらに、Miles、SkyRL、Snowflake Cortex Trainingを使用してポストトレーニングが可能です。APIアクセスは、NVIDIA、Fireworks、Together、Baseten、Nebius、Modal、Cloudflareなどのサードパーティ推論プロバイダーを通じても利用できます。

Inkling 2 Smallのハードウェア要件は、チェックポイント形式によって異なります。主要なNVFP4チェックポイントは、合計500GBのVRAMを持つGPUクラスターを必要とし、2x NVIDIA B300 GPUまたは4x NVIDIA H200 GPUなどの構成で実現可能です。代替のMXFP8チェックポイントは、合計800GBのVRAMを必要とし、4x NVIDIA B300 GPUまたは8x NVIDIA H200 GPUで満たされます。NVFP4チェックポイントは、モデルのネイティブ精度であり、最適なパフォーマンスを提供するため、すべてのユースケースに推奨されます。

アーキテクチャ的に、Inkling 2 Smallはマルチモーダル自己回帰トランスフォーマーです。48層のデコーダ専用トランスフォーマーを備え、384の専門家のうち8つに各トークンがルーティングされるスパースMixture-of-Experts(MoE)フィードフォワードバックボーンを特徴としています。その注意メカニズムは、ローカルおよびグローバルレイヤーを組み合わせています。このモデルはネイティブにマルチモーダルであり、ビジョントランスフォーマーを介して画像をエンコードし、デコーダによる共同処理のために画像とテキストの入力を共有の隠れ空間に投影します。最大1百万トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、UTF-8エンコーディングのテキストと、理想的には各次元が40pxから4096pxの範囲のピクセルベースの画像フォーマットを受け入れます。出力はUTF-8エンコードされたテキストとして生成されます。

Inkling 2 Smallのトレーニングデータには、テキスト、画像、ビデオなどの多様なコンテンツタイプが含まれており、公開されているリポジトリ、サードパーティ、内部生成、合成拡張から取得されています。データキュレーションプロセスには、データセットのクリーンアップ、処理、修正が含まれ、重複排除や品質と安全性のフィルタリングが行われます。安全性評価は、日常的な人間とAIのインタラクションや危険な能力テストにおいて実施され、リスクを軽減するための対策が適用されました。モデルの知識はトレーニングのカットオフに制限されており、高リスクのアプリケーションには、ハルシネーションやトレーニングデータからのバイアスなどの潜在的な制限があるため、人間の監視を適用することが推奨されます。

  • カテゴリーAIモデルとLLM
  • 料金モデルオープンソース
  • デプロイクラウド, セルフホスト
  • プラットフォームWeb

  • マルチモーダル入力:テキストと画像の両方の入力を受け付ける

  • テキスト出力:UTF-8エンコードされたテキスト出力を生成する

  • 汎用モデル:幅広いアプリケーションに適している

  • 多言語対応:英語や他の言語をサポート

  • 複数のコーディング言語サポート:さまざまなコーディング言語で動作

  • オープンウェイト:研究、ファインチューニング、統合のために利用可能

  • APIアクセス:Tinker Cookbookおよびサードパーティプロバイダーを介してアクセス可能

  • ローカル推論サポート:SGLang、vLLM、TokenSpeed、Unslothと互換性がある

  • ポストトレーニングオプション:Miles、SkyRL、Snowflake Cortex Trainingでポストトレーニング可能

  • 自己回帰トランスフォーマー:48層のデコーダ専用アーキテクチャを利用

  • Mixture-of-Experts(MoE):384の専門家を持つスパースフィードフォワードバックボーン

  • 共有隠れ空間:画像とテキストの入力を共同で処理

  • コンテキストウィンドウ:最大1百万トークンをサポート

  • 高パラメータ数:合計594Bパラメータ、17Bアクティブ

  1. モデルにアクセス:Hugging FaceのInkling 2 Smallページを訪問してください。

  2. プレイグラウンドを試す:Tinker Playgroundでモデルを直接試してみてください。

  3. API経由でアクセス:Tinker Cookbookを使用してAPIを介してモデルを統合します。

  4. モデルをファインチューニング:tml-renderersパッケージをインストールして、TinkerでInkling 2 Smallをファインチューニングします。

  5. ローカル推論:SGLang、vLLM、TokenSpeed、またはUnslothなどのフレームワークを利用してローカル展開を行います。

  6. ポストトレーニング:Miles、SkyRL、またはSnowflake Cortex Trainingでモデルを強化します。

  7. プロバイダーと共に展開:NVIDIAやFireworksなどのサードパーティ推論プロバイダーを介してAPIにアクセスします。

  8. ハードウェアを構成:NVFP4チェックポイントには少なくとも500GBのVRAM、MXFP8チェックポイントには少なくとも800GBのVRAMを持つGPUクラスターを確保してください。

  • AIアプリケーションの構築
  • エージェンティックシステムの開発
  • コーディングアシスタント
  • チャットボットの作成
  • 検索強化生成
  • 一般的な会話利用
  • 指示に従う
  • 視覚タスク
  • 研究と実験
  • サードパーティ製品の統合

Hugging Face の製品

Inkling 2 Small のレビュー

読み込み中...

Inkling 2 Small に似た人気のAIツール

Inkling-Smallは、テキスト、画像、音声入力を処理してテキスト出力を生成する多用途のマルチモーダルモデルです。開放された重みを持ち、研究や統合をサポートし、チャットボットやコーディングアシスタントなどのAIアプリケーションの開発を支援します。

AIモデルとLLM

LLMで第23位

ツールを見る

テキスト、画像、音声入力を処理してテキスト出力を生成する多用途のマルチモーダルモデルです。開放された重みを持ち、研究や統合をサポートし、チャットボットやコーディングアシスタントなどのAIアプリケーションの開発を支援します。Inkling-Smallは、テキスト、画像、音声入力を処理してテキスト出力を生成する多用途のマルチモーダルモデルです。開放された重みを持ち、研究や統合をサポートし、チャットボットやコーディングアシスタントなどのAIアプリケーションの開発を支援します。

AIモデルとLLM
LLMで第23位

インクリングは、開発者向けに設計された975BパラメータのマルチモーダルAIモデルです。テキスト、画像、音声入力を受け付け、チャットボットやコーディングアシスタントなどのさまざまなアプリケーション向けにテキスト出力を生成します。オープンウェイトでリリースされており、研究やサードパーティ製品への統合をサポートします。

AIモデルとLLM
ツールを見る

インクリングは、開発者向けに設計された975BパラメータのマルチモーダルAIモデルです。テキスト、画像、音声入力を受け付け、チャットボットやコーディングアシスタントなどのさまざまなアプリケーション向けにテキスト出力を生成します。オープンウェイトでリリースされており、研究やサードパーティ製品への統合をサポートします。

注目AIモデルとLLM
AI モデル トップ5を見る

DeepSeekは、一般的な人工知能の開発に専念するAI研究会社です。DeepSeek-V4、DeepSeek-R1、DeepSeek-Coderなどのオープンソースの最前線LLMを提供し、ユーザーはAIとチャットしたり、さまざまなアプリケーションのためにAPIを介して統合したりできます。

AIモデルとLLM

LLMで第2位

ツールを見る

一般的な人工知能の開発に専念するAI研究会社です。DeepSeek-V4、DeepSeek-R1、DeepSeek-Coderなどのオープンソースの最前線LLMを提供し、ユーザーはAIとチャットしたり、さまざまなアプリケーションのためにAPIを介して統合したりできます。DeepSeekは、一般的な人工知能の開発に専念するAI研究会社です。DeepSeek-V4、DeepSeek-R1、DeepSeek-Coderなどのオープンソースの最前線LLMを提供し、ユーザーはAIとチャットしたり、さまざまなアプリケーションのためにAPIを介して統合したりできます。

注目AIモデルとLLM
LLMで第2位

Mistral Medium 3.5は、エージェントおよびコーディングのユースケースに最適化された最前線クラスのマルチモーダルモデルです。Modified MITライセンスの下でオープンウェイトとしてリリースされ、多様なアプリケーションに対して高度な機能を提供します。

AIモデルとLLM

LLMで第10位

ツールを見る

エージェントおよびコーディングのユースケースに最適化された最前線クラスのマルチモーダルモデルです。Modified MITライセンスの下でオープンウェイトとしてリリースされ、多様なアプリケーションに対して高度な機能を提供します。Mistral Medium 3.5は、エージェントおよびコーディングのユースケースに最適化された最前線クラスのマルチモーダルモデルです。Modified MITライセンスの下でオープンウェイトとしてリリースされ、多様なアプリケーションに対して高度な機能を提供します。

AIモデルとLLM
LLMで第10位

Langflow

AI フレームワーク

Langflowは、AIエージェントとRetrieval-Augmented Generation(RAG)アプリケーションの作成とデプロイ向けに設計されたローコードAIビルダーです。ドラッグアンドドロップ機能によるビジュアルインターフェースを提供し、広範なコーディングなしで複雑なワークフローを構築できます。Langflowは主要なLLM、ベクトルデータベー…

AI エージェントビルダー

AI フレームワークで第2位

ツールを見る

AI フレームワーク

AIエージェントとRetrieval-Augmented Generation(RAG)アプリケーションの作成とデプロイ向けに設計されたローコードAIビルダーです。ドラッグアンドドロップ機能によるビジュアルインターフェースを提供し、広範なコーディングなしで複雑なワークフローを構築できます。Langflowは主要なLLM、ベクトルデータベー…Langflowは、AIエージェントとRetrieval-Augmented Generation(RAG)アプリケーションの作成とデプロイ向けに設計されたローコードAIビルダーです。ドラッグアンドドロップ機能によるビジュアルインターフェースを提供し、広範なコーディングなしで複雑なワークフローを構築できます。Langflowは主要なLLM、ベクトルデータベー…

注目AI エージェントビルダー
AI フレームワークで第2位

Haystack AI Framework

AI フレームワーク

Haystackは、本番環境で利用可能なLLMアプリケーションを構築するためのオープンソースAIフレームワークです。AIエージェント、強力なRAGシステム、スケーラブルなマルチモーダル検索ソリューションの作成を可能にします。開発者は、再利用可能なコンポーネントを使用してパイプラインを構築し、カスタマイズして、多様なAI開発ニーズに対応するさまざまなテクノロジ…

コーディングと開発
ツールを見る

AI フレームワーク

本番環境で利用可能なLLMアプリケーションを構築するためのオープンソースAIフレームワークです。AIエージェント、強力なRAGシステム、スケーラブルなマルチモーダル検索ソリューションの作成を可能にします。開発者は、再利用可能なコンポーネントを使用してパイプラインを構築し、カスタマイズして、多様なAI開発ニーズに対応するさまざまなテクノロジ…Haystackは、本番環境で利用可能なLLMアプリケーションを構築するためのオープンソースAIフレームワークです。AIエージェント、強力なRAGシステム、スケーラブルなマルチモーダル検索ソリューションの作成を可能にします。開発者は、再利用可能なコンポーネントを使用してパイプラインを構築し、カスタマイズして、多様なAI開発ニーズに対応するさまざまなテクノロジ…

コーディングと開発
AI フレームワーク トップ50を見る

Dify

AI GitHub リポジトリ

Difyは、LLMアプリケーション開発のためのオープンソースプラットフォームです。AIワークフロー、RAGパイプライン、エージェント機能を構築するためのビジュアルキャンバスを提供します。包括的なモデルサポートとLLMOps機能により、開発者は迅速なプロトタイピングと本番環境へのデプロイを実現できます。

AI エージェントビルダー

AI GitHub リポジトリで第11位

ツールを見る

AI GitHub リポジトリ

LLMアプリケーション開発のためのオープンソースプラットフォームです。AIワークフロー、RAGパイプライン、エージェント機能を構築するためのビジュアルキャンバスを提供します。包括的なモデルサポートとLLMOps機能により、開発者は迅速なプロトタイピングと本番環境へのデプロイを実現できます。Difyは、LLMアプリケーション開発のためのオープンソースプラットフォームです。AIワークフロー、RAGパイプライン、エージェント機能を構築するためのビジュアルキャンバスを提供します。包括的なモデルサポートとLLMOps機能により、開発者は迅速なプロトタイピングと本番環境へのデプロイを実現できます。

注目AI エージェントビルダー
AI GitHub リポジトリで第11位

LLMStack | AIエージェント

AI エージェント

LLMStackは、生成AIアプリケーション、チャットボット、エージェントを構築するために設計されたノーコードプラットフォームです。ユーザーは、自分のデータを接続し、OpenAIやCohereなどのさまざまなモデルプロバイダーを活用できます。LLMStackは複数のデータソースをサポートし、きめ細かい権限管理による共同アプリ構築を提供します。

AI アプリビルダー

AI エージェントで第236位

ツールを見る

AI エージェント

生成AIアプリケーション、チャットボット、エージェントを構築するために設計されたノーコードプラットフォームです。ユーザーは、自分のデータを接続し、OpenAIやCohereなどのさまざまなモデルプロバイダーを活用できます。LLMStackは複数のデータソースをサポートし、きめ細かい権限管理による共同アプリ構築を提供します。LLMStackは、生成AIアプリケーション、チャットボット、エージェントを構築するために設計されたノーコードプラットフォームです。ユーザーは、自分のデータを接続し、OpenAIやCohereなどのさまざまなモデルプロバイダーを活用できます。LLMStackは複数のデータソースをサポートし、きめ細かい権限管理による共同アプリ構築を提供します。

AI アプリビルダー
AI エージェントで第236位
1 / 8