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# Thinking Machines Lab의 Inkling 모델, 이제 Databricks에서

> TML의 첫 오픈 웨이트 모델 Inkling을 Unity AI Gateway로 거버넌스하며 사용

> **원문**: [Inkling model from Thinking Machines Lab now on Databricks](https://www.databricks.com/blog/inkling-thinking-machines-lab-now-databricks)
> **저자**: Mike Eastham, Yuchen Jin, Preslav Le
> **게시일**: 2026년 7월 15일

## 요약

* **Inkling 출시** — Databricks가 Thinking Machines Lab(TML)의 첫 오픈 웨이트 모델 Inkling의 데이 제로(day zero) 출시 파트너가 되었다. 코딩과 에이전틱 추론에 강하고 멀티모달 입력을 지원한다.
* **엔터프라이즈 가치** — 오픈 웨이트 모델은 자사 데이터로 커스터마이징할 수 있고, Unity AI Gateway로 거버넌스되며, 벤더 종속이 없고, 토큰 단위 과금 없이 비용을 최적화할 수 있다.
* **사용 방법** — REST API로 호출 가능(SQL 쿼리는 곧 지원 예정), Cursor·OpenCode 같은 코딩 에이전트와 연동, AI Playground와 Agent Bricks에서 시작.

***

우리는 Databricks가 Thinking Machines Lab(TML)의 데이 제로(day zero) 출시 파트너가 되어, 그들의 첫 오픈 웨이트(open-weights) 모델인 **Inkling**을 Databricks 플랫폼에서 제공하게 되었음을 발표하게 되어 기쁩니다. 이를 통해 엔터프라이즈 고객이 자사의 엔터프라이즈 데이터에 이 모델을 적용하고 코딩 워크플로를 구동할 수 있습니다. Inkling은 코딩 및 에이전틱 추론(agentic reasoning) 워크플로에 탁월하고 멀티모달 입력을 지원하는 오픈 웨이트 모델입니다.

오픈 웨이트 모델은 Databricks 미션의 핵심입니다. 고객이 자사의 엔터프라이즈 데이터로 이를 커스터마이징하여, 더 높은 품질, 더 낮은 비용, 그리고 종종 더 빠른 지연 시간으로 전문화된 과제를 수행할 수 있기 때문입니다. AI 연구 및 제품 회사인 Thinking Machines Lab(TML)의 Inkling은 최근 이어지고 있는 강력한 오픈 웨이트 모델의 물결을 잇습니다.

**엔터프라이즈 팀에게 이것이 왜 중요한가:**

**맥락(Context)**: Inkling 같은 오픈 웨이트 모델은 독점 코드베이스, 내부 문서, 도메인 특화 데이터로 파인튜닝(fine-tune)하여 당신의 특정 과제에서 더 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.

**제어(Control)**: Inkling은 Unity AI Gateway를 통해 거버넌스되며, 기업이 Databricks의 모든 모델에 적용하는 것과 동일한 보안, 권한, 감사 로깅, 정책 강제를 적용받습니다. 데이터는 당신의 거버넌스된 환경 안에 머무릅니다.

**선택(Choice)**: 단일 모델 제공업체에 대한 종속이 없습니다. 팀은 요구사항이 진화함에 따라 모델을 전환하고, 결합하고, 커스터마이징할 수 있으며, 오픈 및 독점 옵션을 아울러 각 워크로드에 맞는 올바른 모델을 선택할 수 있습니다.

**비용(Cost)**: 워크로드에 맞는 규모와 구성으로 Inkling을 배포합니다. 오픈 웨이트 모델을 사용하면 조직이 토큰 단위 API 과금 없이 추론 지출을 최적화할 수 있습니다.

## Inkling을 엔터프라이즈 데이터에 적용하기 (Apply Inkling to enterprise data)

Inkling은 보안, 비용 제어, 관측 가능성을 위한 통합 거버넌스 레이어인 Unity AI Gateway에서 사용할 수 있습니다. REST API를 통해 Inkling을 호출하세요:

```bash theme={null}
curl -X POST \
  https://<workspace-host>/serving-endpoints/<inkling-endpoint>/invocations \
  -H "Authorization: Bearer $DATABRICKS_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a Python function to parse a JSON log file."}
    ]
  }'
```

SQL로 쿼리하는 기능은 곧 지원될 예정입니다.

## Inkling과 Unity AI Gateway로 코딩 워크플로 구동하기 (Power coding workflows with Inkling and Unity AI Gateway)

Cursor, OpenCode, Pi 같은 인기 있는 코딩 에이전트를 Unity AI Gateway를 통해 Inkling에 연결하면, 접근 권한, 비용 제어와 예산, 보안을 중앙에서 거버넌스할 수 있습니다.

![image1.png](https://www.databricks.com/sites/default/files/blog_images/inkling-from-thinking-machines-lab-now-on-blog-img-1.png)

## 오늘 바로 시작하기 (Get started today)

Inkling은 지금 Databricks에서 사용할 수 있습니다. 시작하는 방법은 다음과 같습니다.

* [AI Playground](https://docs.databricks.com/aws/en/large-language-models/ai-playground)에서 Inkling을 사용해 보세요: 파라미터를 조정하고 프롬프트를 노트북이나 SQL로 직접 내보낼 수 있습니다.

* [Unity AI Gateway](https://docs.databricks.com/aws/en/ai-gateway/)를 통해 Inkling을 배포하세요: 보안, 비용 한도, 관측 가능성이 내장된 거버넌스 적용 Inkling 엔드포인트를 몇 초 만에 설정하세요. Inkling을 Cursor나 OpenCode 같은 코딩 에이전트에 연결하세요.

* [Agent Bricks](https://docs.databricks.com/aws/en/generative-ai/agent-framework/create-agent)로 Inkling 기반 에이전트를 구축하세요: 데이터를 분석하고, 복잡한 작업을 자동화하고, 커스텀 심판(custom judge)으로 평가하고, 대규모로 배포하세요.

* [Foundation Model API 문서](https://docs.databricks.com/aws/en/release-notes/product/2026/april#gpt-5-5)를 읽어 보세요: Inkling에 대한 전체 API 레퍼런스.