Tinker

Overzicht

Tinker is trainingsinfrastructuur van Thinking Machines Lab voor teams die grote open modellen willen fine-tunen of reinforcement learning willen uitvoeren zonder GPU-clusters te beheren. Je code bepaalt de trainingslus; Tinker voert die uit op gedeelde GPU-pools en handelt infrastructuurstoringen af.

Belangrijkste functies

• Vier kerncalls: sample genereert tokens voor chat, evaluatie of RL-rollouts; forward_backward verzamelt gradients; optim_step werkt gewichten bij; en save_state maakt checkpoints en hervatten mogelijk.
• LoRA-training: traint een kleine adapter in plaats van alle gewichten. Volgens Thinking Machines kan dit met de juiste configuratie vergelijkbare resultaten als volledige fine-tuning opleveren met minder rekenwerk.
• Recipes: supervised fine-tuning, RL inclusief wiskunde- en terminalagents, RLHF, on-policy distillation, zoektools en forecasting.
• Modellen: Inkling 2 Small (594B totaal, 17B actief), Inkling (975B, 41B actief) en Inkling-Small (276B, 12B actief), allemaal met 256K context, plus modellen zoals Kimi-K2.6, GPT-OSS-120B en Qwen3-8B.
• Serverless inference (beta) voor de Inkling-modellen.

Prijzen

Training, sampling en prefill worden per miljoen tokens berekend en verschillen per model en contextlengte. Bekijk de prijspagina van Tinker voor actuele tarieven. Checkpointopslag kost $0.10 per GB per maand.

Voor wie

ML-engineers en onderzoeksteams die open modellen met hun eigen data en reward functions willen aanpassen en liever zelf de trainingslus schrijven.

Zo begin je

Maak een account op de Tinker-site, kies een klein model en voer een supervised fine-tuning-recipe uit op enkele honderden voorbeelden voordat je met RL begint. Universiteiten en organisaties die bredere toegang nodig hebben, kunnen contact opnemen met het team.

Goed om te weten

Je betaalt voor elke training- en samplingtoken, dus begin klein en evalueer regelmatig. Sommige oudere modellen worden uitgefaseerd; controleer de modellijst voordat je erop bouwt.

Vergelijkbare tools

Together AI fine-tuning, OpenAI fine-tuning, Fireworks AI, Hugging Face AutoTrain, Modal.