OpenRouter 上线 Inkling：百万上下文开放权重多模态模型
OpenRouter 已经接入了 Thinking Machines 的 Inkling，这是个开放权重的多模态模型，上下文窗口达到 100 万 token。
@OpenRouter7 hours ago
TL;DR:
- Inkling 总参数 975B，激活参数 41B，支持 100 万 token 上下文。
- 开发者可以用一个开放的多模态模型同时处理文本、图像和音频。
- 在 OpenRouter 上能直接拿它跟闭源模型和其他开放模型做对比测试。
- 实际好不好用还得看任务里的质量、速度、成本和稳定性。
核心信息
OpenRouter 接入了 Thinking Machines 的 Inkling。这是个开放权重的多模态大模型，上下文窗口达到 100 万 token。
模型规格
Inkling 是个 MoE 模型，目前已经在 OpenRouter 上可以调用。参数情况是：总参数 975B，激活参数 41B，上下文 1M token，支持文本、图像、音频，权重开放。
这次接入的好处不是多了一个模型可用，而是开发者能在同一个平台上把 Inkling 跟闭源模型和其他开放模型放在一起横向对比。
实际应用
模型用了稀疏激活架构，975B 总参数撑住了容量，41B 激活参数控制了单次推理的计算量。
从场景看，它比较适合 Agent 工作流、处理大型文档代码库，或者需要多模态输入的任务。开放权重也让开发者更容易评估它的真实能力和部署灵活性。
不过参数规格不等于实际表现。输出质量是否稳定、长上下文检索和推理能不能保持有效、多模态能力是否够生产级、速度成本和可用性是否合适，这些都得实际测过才知道。
OpenRouter 的价值在于降低了测试门槛，用户不用换基础设施就能把不同模型放在同一框架下比较。
谁会关心
需要做模型选型、Agent 原型或者长文档工作流验证的开发者可能会感兴趣。纯交易者和长期持有者跟这条消息基本没关系。