Tinker API：面向语言模型微调的极简开发与托管平台

Tinker API是Thinking Machines Lab推出的首款核心产品，专为语言模型高效微调场景设计。该平台深度简化模型微调全流程，帮助研究人员与开发者摆脱分布式训练基础设施的繁琐配置，聚焦算法创新与数据优化核心环节。作为一站式托管服务，Tinker API运行于Thinking Machines内部计算集群，自动完成任务调度、资源分配与故障恢复等运维工作。目前平台处于免费私测阶段，未来将上线基于使用量的弹性定价模型。

Tinker API核心功能：

1、灵活底层操作原语：

提供 `forward_backward`（前向-反向传播）、`sample`（采样）等核心操作原语，为开发者搭建自定义微调流程、设计创新强化学习算法提供灵活的底层支撑。

2、全量级开放模型兼容：

无缝适配从小型到超大参数量的各类开放权重模型（如 Qwen-235B-A22B），模型切换无需重构代码，仅需修改一行字符串参数，大幅降低多模型实验的迁移成本。

3、LoRA 驱动的资源优化：

深度集成 LoRA 轻量化微调技术，支持多训练任务共享计算资源池，避免硬件资源的重复占用，显著降低大模型微调的算力成本。

4、开源配套方案库 Tinker Cookbook：

同步发布开源库 Tinker Cookbook，内置多种后训练方法的开箱即用实现，帮助开发者快速落地主流微调与强化学习方案。

5、全托管式训练运维：

基于 Thinking Machines 内部计算集群提供托管服务，自动完成任务调度、资源动态分配与故障自动恢复，开发者无需关注基础设施运维。

6、Python 原生友好接口：

提供简洁的 Python 原生调用接口，降低技术门槛，便于研究人员与开发者快速上手、高效集成到现有工作流中。

Tinker API快速上手指南：

1、申请访问权限：

访问官方申请页面：[https://form.typeform.com/to/jH2xNWIg]，提交信息申请加入用户白名单，获取私测阶段的使用权限。

2、环境安装与配置：

安装 Tinker API 客户端，根据官方文档完成环境变量配置，快速接入托管计算集群。

3、编写自定义算法：

基于平台提供的底层操作原语，编写自定义微调或强化学习算法逻辑，按需调用 LoRA 等轻量化微调能力。

4、提交训练任务：

将编写好的训练代码提交至 Tinker 托管基础设施，平台自动完成资源调度与任务执行，实时反馈训练进度与结果。

Tinker API典型应用场景：

1、形式化定理证明：

普林斯顿 Goedel 团队基于 Tinker API 与 LoRA 技术微调定理证明专用大模型，仅使用 20% 的训练数据，便达到与全参数监督式微调模型相当的性能表现。

2、化学推理模型训练：

斯坦福大学 Rotskoff 实验室借助 Tinker API，在 LLaMA 70B 模型上开展强化学习微调，将“从 IUPAC 命名转换为化学式”任务的准确率从 15% 大幅提升至 50%。

3、多智能体强化学习：

伯克利 SkyRL 团队通过 Tinker API 运行自定义多智能体强化学习循环，高效支撑异步离策略训练与多轮工具使用等复杂任务流程。

4、长上下文 AI 控制任务：

Redwood Research 利用 Tinker API 对 Qwen3-32B 模型开展强化学习训练，成功落地长上下文场景下的 AI 控制任务。

5、全流程训练范式覆盖：

支持从经典监督式微调，到高度实验性的强化学习流水线等多类训练场景，满足学术研究与工业级应用的多样化需求。

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