执行摘要

本 PR 为 Thinking Machines 的 Inkling-Small 模型添加了完整的部署 cookbook，包括交互式命令生成面板、基准测试精度数据与跨硬件部署策略。同时更新了现有 Inkling 模型的 Docker 镜像方案并增强部署组件的投机解码提示通用性。

功能与动机

Inkling-Small 是 Thinking Machines 新推出的模型，尚无官方部署指南。本 PR 填补了该空白，使用户能够在不同硬件上快速部署模型。

实现拆解

1. 新增 Inkling-Small 配置数据文件 inkling-small.jsx：导出 config 对象，包含模型名称、支持硬件、变体、量化、策略、精度标签、HF 模型仓库映射、占位符、Docker 镜像、交互式面板功能定义等，共 1260 行。

2. 新增基准数据文件 inkling-small-benchmarks.jsx：导出 benchmarks 数组，为各硬件/变体/量化/策略/节点组合记录已验证的 SGLang 版本与精度指标。

3. 新增 cookbook 页面 Inkling-Small.mdx：引入上述配置与基准组件，提供安装说明、交互式部署面板、curl 示例和额外部署提示。

4. 修改部署组件 _deployment.jsx：将投机解码提示从仅判断 --speculative-algorithm 是否存在并硬编码为 "MTP"，改为动态检测实际算法值并映射为友好名称（如 EAGLE->MTP, DSPARK->DSpark），同时新增 pinned 值提示（specPinnedHint）。

5. 更新 Inkling 配置 inkling.jsx：将 Docker 镜像从 inkling-cu13 等统一为 dev-inkling-dspark 系列，简化 DSpark 备注，DSpark 配方中添加 --enable-multimodal 标志。

6. 更新导航配置 docs.json：在 Thinking Machines 分组下添加 Inkling-Small 页面条目。

7. 微调 Inkling.mdx 页面（无实质内容变化）。

docs_new/src/snippets/configs/thinkingmachines/inkling-small.jsx

新增 Inkling-Small 模型的核心配置数据，包含所有硬件、变体、量化、策略、精度标签、HF 模型仓库映射、Docker 镜像及交互式面板定义，共计 1260 行。

// Inkling-Small 资源配置
// 此文件导出供 Deployment 组件使用的配置对象
export const config = {
  modelName: "Inkling-Small",
​
  // 支持的硬件平台（结构与 Inkling 相同系列）
  supportedHardware: [
    "h200", "b200", "b300", "gb200", "gb300",
    "mi350x", "mi355x",
  ],
​
  // 变体：默认与 LoRA
  variants: [
    { id: "default", label: "Default" },
    { id: "lora", label: "LoRA" },
  ],
​
  // 量化：NVFP4 与 BF16
  quantizations: [
    { id: "nvfp4", label: "NVFP4" },
    { id: "bf16", label: "BF16" },
  ],
​
  // 策略：每种硬件提供一个 verified 的 balanced 配方
  strategies: [
    { id: "balanced", label: "Balanced" },
    { id: "mtp", label: "MTP" },
    { id: "dspark", label: "DSpark" },
    { id: "long_context", label: "Long Context (MXFP8 KV)" },
  ],
​
  // 节点选项
  nodesOptions: [
    { id: "single", label: "Single Node" },
    { id: "multi-2", label: "Multi-Nodes" },
  ],
​
  // 精度标签数组（用于表格展示）
  accuracyLabels: [
    ["gsm8k_pct", "GSM8K", "%"],
    ["bfcl_pct", "BFCL (EXACT)", "%"],
    ["mmau_pct", "MMAU", "%"],
    ["mmmu_pro_pct", "MMMU-Pro", "%"],
    ["aime25_pct", "AIME25 (pass@1)", "%"],
    ["aime26_pct", "AIME26 (pass@1)", "%"],
    ["niah_512k_pct", "NIAH @512K", "%"],
    ["niah_1m_pct", "NIAH @1M", "%"],
    ["hle_pct", "HLE", "%"],
  ],
​
  // HF 模型仓库映射：variant|quant -> repo name
  modelNames: {
    "default|nvfp4": "thinkingmachines/Inkling-Small-NVFP4",
    "default|bf16": "thinkingmachines/Inkling-Small",
    "lora|nvfp4": "thinkingmachines/Inkling-Small-NVFP4",
    "lora|bf16": "thinkingmachines/Inkling-Small",
  },
  // ... 后续 placeholder、curl、dockerImages、playgroundFeatures 等
};

docs_new/src/snippets/_deployment.jsx

修改部署组件，将投机解码提示从硬编码 'MTP' 改为动态检测算法名称，提升通用性，支持 MTP、DSpark 等。

// 检测投机解码算法名称，用于提示横幅
const specAlgoFlag = effFlags.find(
  (f) => f.split(/[\s=]/)[0] === "--speculative-algorithm");
const specMrrFlag = effFlags.find(
  (f) => f.split(/[\s=]/)[0] === "--max-running-requests");
​
// 两种情况：标志缺失（SGLang 静默限制 48）或已固定
const mtpHint = !!specAlgoFlag && !specMrrFlag;
const specPinnedHint = !!specAlgoFlag && !!specMrrFlag;
const specMrrValue = specMrrFlag
  ? (specMrrFlag.split(/[\s=]/).filter(Boolean)[1] || "")
  : "";
​
// 算法标签映射：将 --speculative-algorithm 的值转换为用户友好名称
const SPEC_ALGO_LABEL = {
  EAGLE: "MTP", EAGLE3: "MTP", FROZEN_KV_MTP: "MTP",
  DSPARK: "DSpark", DFLASH: "DFlash", NGRAM: "N-gram",
  STANDALONE: "standalone draft",
};
​
// 生成算法名称，默认兜底为 "MTP"
const specAlgoName = (() => {
  if (!specAlgoFlag) return "MTP";
  const v = specAlgoFlag.split(/[\s=]/).filter(Boolean)[1] || "";
  return SPEC_ALGO_LABEL[v.toUpperCase()] || v || "MTP";
})();

docs_new/src/snippets/configs/thinkingmachines/inkling-small-benchmarks.jsx

新增 Inkling-Small 基准精度数据，覆盖各硬件和策略组合，用于部署面板的准确度展示。

// 基准数据数组：每个条目按 (hw, variant, quant, strategy, nodes) 匹配配置，
// 提供 accuracy 指标，key 对应 config.accuracyLabels
export const benchmarks = [
  { match: { hw: "b200", variant: "default", quant: "nvfp4", strategy: "balanced", nodes: "single" },
    sglang_version: "dev-inkling-dspark (b7252cc)",
    accuracy: { aime26_pct: 95.42, bfcl_pct: 76.54, mmau_pct: 76.30 } },
  { match: { hw: "b300", variant: "default", quant: "nvfp4", strategy: "balanced", nodes: "single" },
    sglang_version: "dev (cb12a15)",
    accuracy: { gsm8k_pct: 96.29 } },
  // ... 更多条目
];

评论区精华

无显著讨论。PR 由 ispobock 提交，zijiexia 审核批准，无 review 评论。

风险与影响

• 风险：_deployment.jsx 的改动影响所有使用该组件的 cookbook 页面，需验证新逻辑覆盖所有投机解码算法；Docker 镜像标签统一可能让现有用户感到困惑；新增配置数据需保持键对齐。
• 影响：Inkling-Small 用户获得官方部署指南；团队需维护此文档，但组件通用化已减轻未来添加新模型的工作量。

关联脉络

本次 PR 与现有 Inkling cookbook 属于同一模型系列，后续可能会继续添加其他规格的模型。文档组件 (_deployment.jsx) 的改进也为未来添加新模型提供了复用基础。