Tinker API postaje opće dostupan: kako revolucionira finetuning i…

Tinker je od studenog 2025. prešao iz beta faze te postao opće dostupan alat za AI inženjere koji žele jednostavno provoditi finetuning velikih jezičnih modela. U prvom smo tromjesečju 2026. svjedoci sve većeg broja projekata koji koriste Tinker, od istraživanja lanaca misli (chain of thought) do složenih sustava za obradu slike i teksta. Ovaj članak detaljno objašnjava kako Tinker radi, koje novosti donosi, te zašto je Kimi K2 Thinking model i Qwen3-VL vizualna integracija nezaobilazni dijelovi moderne AI infrastrukture.

Što je Tinker i zašto je važan?

Tinker je trening API koji je razvio Thinking Machines Lab s ciljem da sakrije kompleksnost distribuiranog učenja iza jednostavnog Python sučelja. Umjesto da gradite klaster GPU-a, konfigurirate mrežu i rješavate probleme s padovima čvorova, u nekoliko linija koda definirate svoje podatke, loss funkciju i logiku optimizacije. Tinker potom automatski raspoređuje posao na GPU servere, što skraćuje vrijeme postavljanja i omogućuje vam fokus na eksperimentiranje.

Tinker i finetuning frontier modela

Glavna namjena Tinkera je finetuning modela s milijardama ili bilijunima parametara. Zahvaljujući primjeni LoRA (Low Rank Adaptation), API trenira male adapter matrice nad zamrznutim osnovnim težinama modela. To smanjuje potrošnju memorije i ubrzava iteracije, a istovremeno pruža gotovo iste prednosti kao potpuni finetuning.

Ključne prednosti za AI inženjere

• Jednostavnost upotrebe: samo jedan Python loop i Tinker se brine o raspoređivanju na GPU klaster.
• Skalabilnost: podrška za mješavinu stručnjaka (Mixture of Experts) modela s bilijun parametara.
• Fleksibilnost: implementacija nadziranih, pojačanih (RL) ili preferencijskih optimizacija bez dodatnih skripti.
• Ušteda troškova: LoRA adapteri su do 10× manji od standardnog finetuninga, čime se smanjuju resursi i vrijeme treniranja.

Generalna dostupnost i lineup modela u Tinkeru

Od prosinca 2025. Tinker više nema whitelistu; pristup API-ju mogu zatražiti svi. Na službenoj stranici dostupni su trenutačni modeli, cjenik i primjeri iz “cookbooka” koji pokrivaju sve od jednostavnih testova ažuriranja do složenih eksperimenta s nagrađivanjem.

Katalog modela u ožujku 2026.

1. moonshotai/Kimi-K2-Thinking – reasoning MoE model s ~1T parametara.
2. Qwen/Qwen3-14B-Dense – kompaktni dense model za generiranje teksta.
3. Qwen/Qwen3-VL-30B – vizualno-jezični model (VL) s 30B parametara.
4. DeepSeek-V3.1 – specijaliziran za pretraživanje i indeksiranje.
5. Llama-3-70B-512k – model za dugačke kontekste do 512k tokena.

Cijene i SLA

Cijena varira ovisno o modelu i potrošnji GPU-sati. Na primjer, finetuning Kimi K2 modela s LoRA adapterima stoji oko 150 USD po GPU-satu, dok se JIT inferencijski klaster može ugovoriti za 0,02 USD po generiranom tokenu. SLA obuhvaća 99,9% dostupnosti API-ja i automatsko preusmjeravanje prometa u slučaju kvara čvora.

Kimi K2 Thinking: reasoning model na razini bilijuna parametara

Tinker je obogatio ponudu dodavanjem moonshotai/Kimi-K2-Thinking, modela sa 1 trilijun parametara u arhitekturi mješavine stručnjaka. Fokus mu je na složenim lancima misaonih procesa i integraciji vanjskih alata.

Arhitektura Mixture of Experts

Kimi K2 koristi dinamički routing poziva stručnjaka (experts) koji su specijalizirani za različite zadatke unutar modela. To znači da se prilikom generiranja svakog tokena aktivira samo mali podskup mreže, što znatno optimizira računanje i memoriju.

Primjeri upotrebe u lancu misli

“Kako bi riješio ovaj zadatak rješavanja jednadžbi, Kimi K2 prvo diagramira problem, zatim provodi algebarsko pojednostavljivanje, i na kraju generira finalni odgovor.”

Kroz specifične upute (prompt engineering) model može izvesti unutarnje korake detaljno, a korisnik dobije uvid u cijeli lanac razmišljanja prije konačnog outputa. To je ključno za primjene u financijama, pravnim analizama i znanstvenim istraživanjima.

OpenAI kompatibilno uzorkovanje unutar Tinker treniranja

Nova verzija Tinkera donosi podršku za OpenAI-sličan REST API sučelje, kako bi se olakšala integracija u postojeće alate i radne tokove. Kreiranje ili izmjena koda zahtijeva minimalne promjene.

Standardno vs. OpenAI sučelje

• Standardno Tinker uzorkovanje: koristi SamplingClient i Python SDK.
• OpenAI kompatibilnost: HTTP poziv poput:

response = openai_client.completions.create(
  model="tinker:/moonshotai/Kimi-K2-Thinking",
  prompt="Objasni razliku između nadziranog i nenadziranog učenja.",
  max_tokens=150,
  temperature=0.7,
  stop=["\n"]
)

Prednosti kompatibilnog API-ja

Zahvaljujući tom sučelju, developeri mogu:

1. Koristiti postojeće OpenAI SDK pakete bez prilagodbi.
2. Jednostavno migrirati webhookove, callback funkcije i dashboarde.
3. Kombinirati Tinker modele s OpenAI modelima unutar istog koda.

Vizualni unos putem Qwen3-VL u Tinkeru

Druga ključna novost je podrška za Image Input kroz modele Qwen3-VL. Tinker sada nudi dva MoE vizualna modela: Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct i Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct.

Kako poslati sliku u model?

Samo kreirajte ModelInput koji kombinira ImageChunk i tekstualne tokene. Primjer u Pythonu:

from tinker import TinkerClient, ModelInput, ImageChunk, TextChunk

client = TinkerClient(api_key="VAŠ_API_KLJUČ")
image_bytes = open("dijagram.png", "rb").read()

input = ModelInput(   
  chunks=[
    ImageChunk(data=image_bytes, mime_type="image/png"),
    TextChunk(text="Analiziraj ovaj dijagram i objasni glavne komponente.")
  ]
)

result = client.sample(model="Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct", input=input)
print(result.outputs)

Primjena u praksi

Ova kombinacija omogućuje izradu naprednih alata za:

• Automatsku analizu proizvodnih skica i tehničkih crteža.
• Opis fotografija za osobe s oštećenjima vida.
• Prepoznavanje i kategorizaciju medicinskih snimaka (npr. rentgen, MRI).

Prednosti i nedostaci Tinker API-ja

Uvođenje Tinkera u vaš AI stack donosi brojne plusove, ali valja osvrnuti se i na potencijalne izazove.

Pros

• Brza implementacija: линijе кoda za pokretanje složenih treninga.
• Skalabilnost: podrška za modele od 14B do 1T parametara.
• Fleksibilno uzorkovanje: OpenAI kompatibilno i nativno.
• Vizualna integracija: Qwen3-VL omogućuje multimodalne aplikacije.

Cons

• Troškovi: treninzi MoE modela mogu dosegnuti stotine tisuća USD za velike projekte.
• Crna kutija: iako se logika treniranja definira izravno, raspodjela čvorova i GPU load balancing ostaje ispod haube.
• Potrebno dobro razumijevanje parametrizacije: LoRA hiperparametri, prompt engineering i sampling parametri zahtijevaju finu podešavanje.

Zaključak

Da sumiramo, Tinker predstavlja novi standard u pristupu finetuningu i multimodalnom učenju. Odlakeđuje AI inženjere od infrastrukturnih izazova, omogućuje skaliranje na modele s bilijun parametara i donosi podršku za OpenAI kompatibilno uzorkovanje i vizualni unos. Kimi K2 Thinking i Qwen3-VL modeli u katalogu dokazuju kako Tinker prati najnovije trendove u chain of thought arhitekturama i vizualnom razumijevanju. Bez obzira razvijate li chatbotove, medicinske aplikacije ili sustave za tehničku analizu, Tinker olakšava prijelaz od prototipa do produkcije.

FAQ

1. Kako se prijaviti za Tinker API?

Otvorite službenu stranicu Thinking Machines Lab, kreirajte račun i preuzmite API ključ. Nakon toga instalirajte Python paket tinker te izvršite pip install tinker.

2. Koji su minimalni zahtjevi za razvojno okruženje?

Potrebna je Python 3.9+ okolina, osnovne biblioteke poput requests za HTTP komunikaciju i lokalna CPU mašina za pokretanje skripti. Svi GPU klasteri se upravljaju putem API-ja.

3. Kako odabrati između dense i MoE modela?

Za jednostavne zadatke generiranja teksta ili manji broj istruktivnih upita, dense modeli su jeftiniji i brži. Kada vam trebaju dugi lanci argumentacije, specijalizirani eksperti ili multimodalna integracija, preporučujemo MoE modele poput Kimi K2 ili Qwen3-VL.

4. Koliko traje finetuning Kimi K2 modela s LoRA adapterima?

Uobičajeni trening s ~10k uzoraka traje 2–4 sata na klasteru od 8 NVIDIA A100 GPU-a. Eksperimenti na 100k uzoraka mogu potrajati 1–2 dana, ovisno o konfiguraciji hiperparametara.

5. Kako pratiti trošak i korištenje resursa?

Tinker SDK uključuje funkcije za praćenje potrošnje GPU-sati i broja generiranih tokena. Također, u dashboardu možete postaviti budžete i notifikacije kad se približite odabranoj granici troška.

6. Je li moguće koristiti vlastite datasetove za RL trening?

Da. Definirate custom Environment klasu u Pythonu, implementirate step metodologiju i loss funkciju. Tinker će paralelizirati agente po GPU klasteru bez potrebe za dodatnom infrastrukturom.

Autor: SEO i AI stručnjak novinar na umjetnAI.com – Vaš izvor za najnovije vijesti, tutorijale i savjete iz svijeta umjetne inteligencije.