Thinking Machines lanza Inkling 2 Small, pesos disponibles más adelante

Thinking Machines Lab, la startup fundada por la ex directora de tecnología de OpenAI, Mira Murati, lanzó Inkling 2 Small el jueves 5 de noviembre. El modelo es su segunda generación y el más capaz hasta la fecha. Por ahora, solo está disponible a través de la plataforma Tinker de la compañía y sus pesos son cerrados. El laboratorio indicó que planea publicar los pesos completos bajo una licencia Apache 2.0 la próxima semana, una vez que finalicen las pruebas de seguridad externas y el red-teaming.thinkingmachines.ai

El modelo es un sistema de mezcla de expertos con 594 mil millones de parámetros totales, de los cuales 17 mil millones están activos a la vez. Acepta entradas de texto e imagen, permite a los usuarios ajustar el esfuerzo de razonamiento aplicado y obtiene una puntuación de 31 en el Artificial Analysis Intelligence Index, según la compañía. Su predecesor, Inkling Small, obtuvo 13 en el mismo índice, y la nueva puntuación lo sitúa aproximadamente al nivel de Gemini 3.8 Flash de Google, informó The Decoder. La compañía lo califica como el modelo de pesos abiertos occidental más potente, aunque esa afirmación depende de que los pesos se publiquen realmente.the-decoder.com+1

Avances en tareas de agentes, a un costo mayor

Las mayores mejoras se encuentran en las tareas de agentes. Su puntuación en AutomationBench-AA aumentó del 5% al 46% y su puntuación en FrontierCode 2.0 pasó del 5% al 25%, informó Techstrong.ai, citando a Artificial Analysis. El modelo alcanzó un 86.3% en SWE-Bench Pro v2 (Hard), pero solo obtuvo un 13.1% en Terminal-Bench 4.0, señaló MarkTechPost. DeepSeek V4.1 Flash sigue liderando varias pruebas de codificación, según The Decoder.marktechpost.com+2

Las mejores puntuaciones tienen un costo mayor. Artificial Analysis descubrió que el modelo produce aproximadamente cuatro veces más tokens de salida por tarea que su predecesor, lo que elevó el costo promedio por tarea de 0.20 a 1.18 dólares, informó Techstrong.ai. Eso sigue estando muy por debajo de los 7.77 dólares de Gemini 3.8 Flash y los 10.02 dólares de Claude Sonnet 5.5, según The Decoder. El modelo admite una ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens y fue entrenado de forma nativa en el formato de cuatro bits NVFP4 de Nvidia, informó i-SCOOP.techstrong.ai+2

Un camino gradual hacia los pesos abiertos

El lanzamiento cerrado sigue lo que la compañía denomina su "camino seguro hacia los pesos abiertos". Los desarrolladores ya pueden realizar ajustes y muestreos del modelo en Tinker, y los puntos de control estarán disponibles para descarga una vez que se publiquen los pesos, señaló el laboratorio. La página del producto de la compañía es menos específica. Indica que los pesos llegarán "en las próximas semanas", a la espera de los resultados de más pruebas de seguridad.thinkingmachines.ai+1

Thinking Machines también reconoció algunas debilidades. El modelo a veces se comunica de forma ineficiente, no siempre elige las mejores herramientas para bases de código grandes, no admite audio y está menos optimizado para el chat, informó The Decoder. El lanzamiento se produce mientras la compañía estaría cerca de cerrar una ronda de financiación de 5 mil millones de dólares, según Techstrong.ai.techstrong.ai+1