Tinker

Tinker：您的模型微调利器 ✨

Tinker 是一款灵活高效的 API 工具，专为使用 LoRA 技术微调开源模型而打造。无论您是研究人员还是开发者，Tinker 都能为您提供高度自由的训练体验，让您专注于算法和数据逻辑，无需操心底层运维。轻松掌控流程，定制属于您的模型优化方案。

“Tinker 让我们能够专注于研究，而不是花费时间在工程开销上。这是任何数量的裸 GPU 算力都无法替代的。”
—— Tyler Griggs

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💡 Tinker 为何与众不同？

• 掌控一切，简化繁琐： Tinker 提供强大的 API，让您能精细控制模型训练与微调的每个细节，同时将复杂的底层基础设施管理工作交给 Tinker，您只需聚焦核心算法和数据。
• LoRA 技术加持： 我们采用 LoRA (Low-Rank Adaptation) 技术，通过训练一个小型的附加模块而非修改模型所有原始权重，实现高效且精准的模型微调。
• 专注于创新，而非运维： Tinker 旨在让研究人员摆脱繁琐的计算和基础设施复杂性，将精力投入到数据集、算法和实验环境中，加速您的创新进程。

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🎯 核心功能一览

Tinker 将您的创新想法浓缩为四个直观的函数：

1. forward_backward：执行前向传播和后向传播，并累积梯度。
2. optim_step：基于累积的梯度更新模型权重。
3. sample：生成 token，用于交互、评估或强化学习操作。
4. save_state：保存训练进度，以便随时恢复。

“Tinker 使我们能够专注于数据和评估，轻松地跳入强化学习工作，因为训练基础设施已经被抽象出来。”
—— Ziran Yang, Yong Lin, Chi Jin

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🚀 支持主流模型

Tinker 目前已支持一系列主流开源模型，包括：

• QWEN 系列
• LLAMA 系列

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💰 定价信息

Tinker 的定价方案基于计算使用量，所有价格均以美元/每百万 token 计费。

请参考以下定价表，了解不同模型的预填充 (Prefill)、采样 (Sample) 和训练 (Train) 成本：

（注：此处将模拟表格，产品详情页通常会直接嵌入表格图片或更复杂的HTML，但根据要求，我将以纯文本列出部分示例，并提示实际情况。）

部分模型定价示例：

• Qwen3-4B-Instruct-2507: Prefill $0.07, Sample $0.22, Train $0.22
• Qwen3-8B: Prefill $0.13, Sample $0.40, Train $0.40
• Llama-3.2-1B: Prefill $0.03, Sample $0.09, Train $0.09
• Llama-3.1-70B: Prefill $1.05, Sample $3.16, Train $3.16
• ...更多模型的详细定价请见 Tinker 官网定价页面。

“Tinker 一直以来都是可靠的，让我们能够快速迭代而无需担心硬件或基础设施。”
—— Eric Gan