Tinker
الميزات
- يدير التدريب الموزّع بما في ذلك جدولة وحدات GPU والاستئناف التلقائي من نقاط الحفظ
- يضبط النماذج بتقنية LoRA بجزء من القدرة الحاسوبية
- ينتقل بين نموذج 1B ونموذج MoE بحجم 235B بتغيير سلسلة واحدة في الكود
- يدعم النماذج متعددة الوسائط ونماذج الاستدلال الكبيرة مثل Qwen3-VL وKimi K2 Thinking
- يضم مكتبة Tinker Cookbook مفتوحة المصدر لـ SFT وRLHF والاستدلال الرياضي
- يتيح إرسال أوامر اختبار إلى النموذج أثناء تدريبه
- يوفر دوال API بلغة Python مثل forward_backward() وoptim_step()
تفاصيل التسعير
💵 الأسعار والخطط (حالة مارس 2026): يستخدم Tinker نموذج تسعير قائم على الاستخدام وهو أرخص بكثير من استئجار مجموعات A100/H100 الخام. سعر الخطة (تقريبي) الميزات الرئيسية المستوى المجاني 0 دولار مجاني للبدء؛ ساعات تدريب محدودة للتجارب الفردية. الاستخدام القائم على الاستخدام للمطورين يتم احتساب الرسوم لكل مليون رمز معالج؛ 0.10 دولار/جيجابايت شهريًا للتخزين. مخصص للمؤسسات مجموعات GPU مخصصة؛ امتثال SOC 2 من النوع II؛ دعم هندسي على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. 🎁 كيفية البدء: قم بزيارة thinkingmachines.ai/tinker. أنشئ مفتاح API في وحدة التحكم، ثم قم بتشغيل pip install tinker. استخدم دليل Tinker Cookbook المقدم لتحميل نموذج أساسي مثل Llama-3.2 وابدأ أول حلقة تدريب باستخدام العناصر الأولية forward_backward() و optim_step().