Inkling
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Cuantización de modelos
Unsloth reduce el modelo Inkling de 975B a 270 GB con una retención de precisión del 74%
La cuantización dinámica GGUF de Unsloth reduce Inkling, un modelo abierto de 975 mil millones de parámetros, de 1,9 TB a 270 GB en 1 bit con una retención de precisión del 74,2 %. El método preserva selectivamente las capas de alta precisión, permitiendo inferencia local en máquinas con 290 GB de RAM+VRAM.
2026-07-16
Inteligencia Artificial
Lo que Inkling revela sobre la nueva línea divisoria del mercado de modelos de código abierto
Inkling es el primer modelo disponible abiertamente de casi 1 billón de parámetros con entrada nativa de audio, imagen y texto, junto con una ventana de contexto de 1 millón de tokens y una variante cuantizada NVFP4. Los puntajes brutos en los benchmarks son sólidos, pero la historia más reveladora es cómo el ecosistema de código abierto ha pasado de ser un agente de recuperación a una competencia activa en la frontera, y dónde encaja Inkling en ese nuevo mapa.
2026-07-15