Tinker
Tinker es una API flexible para el ajuste fino de modelos de lenguaje que permite a los investigadores y desarrolladores controlar los algoritmos y los datos al tiempo que automatiza la gestión compleja de la infraestructura de entrenamiento distribuido.
https://thinkingmachines.ai/tinker?ref=producthunt&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:11/10/2025
¿Qué es Tinker?
Tinker es el primer producto lanzado por Thinking Machines Lab, una startup de IA fundada por la ex CTO de OpenAI, Mira Murati. Está diseñado como un servicio administrado que proporciona una API basada en Python para el ajuste fino de modelos de lenguaje grandes (LLM). La plataforma cierra la brecha entre las capacidades avanzadas de IA y la implementación práctica al hacer que la personalización de modelos sea más accesible para investigadores, empresas y desarrolladores sin requerirles la gestión de infraestructuras complejas.
Características Principales de Tinker
Tinker es una API flexible desarrollada por Thinking Machines Lab que permite a investigadores y desarrolladores ajustar modelos de lenguaje grandes de manera eficiente. Maneja la gestión compleja de la infraestructura, el entrenamiento distribuido y la asignación de recursos, al tiempo que brinda a los usuarios un control total sobre los algoritmos y los datos. El servicio utiliza la tecnología LoRA para un ajuste fino eficiente y proporciona interfaces simples basadas en Python para el entrenamiento, la optimización y el muestreo de modelos.
Gestión de Infraestructura: Maneja automáticamente la programación, la asignación de recursos y la recuperación de fallas en clústeres de GPU distribuidos, lo que permite a los usuarios concentrarse en su trabajo principal
Ajuste Fino Basado en LoRA: Utiliza la tecnología LoRA para entrenar adaptadores pequeños en lugar de modificar todos los pesos del modelo, lo que proporciona un ajuste fino eficiente al tiempo que mantiene el rendimiento
Interfaz de API Simple: Ofrece cuatro funciones principales (forward_backward, optim_step, sample, save_state) para controlar el entrenamiento y el ajuste fino del modelo a través de código Python limpio
Flexibilidad del Modelo: Admite varios modelos de código abierto, desde modelos compactos como Llama-3.2-1B hasta grandes modelos de mezcla de expertos como Qwen3-235B-A22B
Casos de Uso de Tinker
Investigación Académica: Permite a los investigadores universitarios realizar experimentos y capacitación sin tener que lidiar con las complejidades de la infraestructura
Desarrollo de Modelos Personalizados: Permite a las empresas crear modelos de IA especializados adaptados a sus necesidades específicas de la industria
Aprendizaje por Refuerzo: Admite la implementación del ajuste fino basado en RL para mejorar el comportamiento del modelo a través de la retroalimentación
Experimentación de Modelos: Permite a los desarrolladores y aficionados experimentar con diferentes enfoques de entrenamiento y conjuntos de datos
Ventajas
Elimina la necesidad de gestión de infraestructura
Proporciona un control total sobre el proceso de entrenamiento
Utilización eficiente de los recursos a través de LoRA
Abstracción de API simple y limpia
Desventajas
Actualmente en versión beta privada con acceso limitado
Estructura de precios aún no establecida por completo
Limitado a modelos de código abierto compatibles
Cómo Usar Tinker
Regístrese para obtener acceso: Únase a la lista de espera de Tinker a través de su sitio web para obtener acceso a la versión beta privada
Obtenga la clave de API: Una vez aprobado, cree una clave de API desde la consola de Tinker y expórtela como variable de entorno TINKER_API_KEY
Inicialice ServiceInterface: Cree un objeto ServiceInterface para acceder a los modelos base disponibles que se pueden ajustar
Cree TrainingClient: Inicialice el objeto TrainingClient principal que corresponde al modelo que desea ajustar
Prepare los datos de entrenamiento: Prepare su conjunto de datos de aprendizaje supervisado o entornos de aprendizaje por refuerzo
Escriba el bucle de entrenamiento: Utilice las cuatro funciones principales de la API: forward_backward (para gradientes), optim_step (actualizaciones de peso), sample (generar salidas) y save_state (guardar progreso)
Ejecute el entrenamiento: Ejecute su código de entrenamiento: Tinker manejará automáticamente el entrenamiento distribuido en su infraestructura de GPU
Descargue los pesos: Descargue los pesos del modelo ajustado durante o después del entrenamiento para usarlos con su proveedor de inferencia preferido
Preguntas Frecuentes de Tinker
Tinker es una API flexible para el ajuste fino de modelos de lenguaje, diseñada para investigadores y desarrolladores que desean tener control sobre sus datos y algoritmos sin tener que administrar la infraestructura. Es un servicio administrado que se ejecuta en clústeres internos y se encarga de las complejidades de la infraestructura de entrenamiento.
Artículos Populares
Códigos de Sora AI Gratis en Octubre de 2025 y Cómo Obtenerlos y Empezar a Crear
Oct 11, 2025
Claude Sonnet 4.5: la última potencia de codificación de IA de Anthropic en 2025 | Características, precios, comparación con GPT 4 y más
Sep 30, 2025
Cómo hacer una foto de la tendencia de IA de Ghostface con el prompt de Google Gemini: Guía definitiva 2025
Sep 29, 2025
Google Gemini AI Edición de Fotos con Instrucciones 2025: Las 6 Mejores Instrucciones de Tendencia de Generación de Imágenes con IA Que Necesitas Probar
Sep 29, 2025
Últimas herramientas de IA similares a Tinker
Gait
Gait es una herramienta de colaboración que integra la generación de código asistido por IA con el control de versiones, permitiendo a los equipos rastrear, entender y compartir el contexto del código generado por IA de manera eficiente.
invoices.dev
invoices.dev es una plataforma de facturación automatizada que genera facturas directamente de los commits de Git de los desarrolladores, con capacidades de integración para GitHub, Slack, Linear y servicios de Google.
EasyRFP
EasyRFP es un kit de herramientas de computación en el borde impulsado por IA que agiliza las respuestas a RFP (Solicitud de Propuesta) y permite el fenotipado de campo en tiempo real a través de tecnología de aprendizaje profundo.
Cart.ai
Cart.ai es una plataforma de servicios impulsada por IA que proporciona soluciones integrales de automatización empresarial, incluyendo codificación, gestión de relaciones con clientes, edición de video, configuración de comercio electrónico y desarrollo de IA personalizada con soporte 24/7.
Herramientas de IA populares como Tinker
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat es un asistente de codificación impulsado por IA que proporciona interacciones en lenguaje natural, sugerencias de código en tiempo real y soporte contextual directamente dentro de los IDEs compatibles y GitHub.com.
CopilotForXcode
CopilotForXcode es una Extensión del Editor de Código de Xcode que integra GitHub Copilot, Codeium y ChatGPT para proporcionar sugerencias de código impulsadas por IA, asistencia de chat y funcionalidad de prompt-a-código dentro de Xcode.
BrowserAI
BrowserAI es una biblioteca de código abierto que permite ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) locales directamente en navegadores web con aceleración WebGPU, ofreciendo capacidades de IA centradas en la privacidad sin necesidad de infraestructura de servidor.
OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI es un agente de codificación ligero de código abierto que se ejecuta en su terminal, lo que permite a los desarrolladores traducir el lenguaje natural en la ejecución de código al tiempo que proporciona un razonamiento a nivel de ChatGPT con la capacidad de ejecutar código, manipular archivos e iterar bajo control de versiones.