Thinking Machines släpper Inkling 2 Small, vikter kommer senare

Thinking Machines Lab, startup-företaget grundat av OpenAIs tidigare teknikchef Mira Murati, släppte Inkling 2 Small torsdagen den 5 november. Modellen är deras andra generation och den hittills mest kapabla. För närvarande är den endast tillgänglig via företagets Tinker-plattform, och vikterna är stängda. Laboratoriet uppgav att de planerar att släppa de fullständiga vikterna under en Apache 2.0-licens nästa vecka, efter att extern säkerhetstestning och red-teaming har slutförts.thinkingmachines.ai

Modellen är ett mixture-of-experts-system med 594 miljarder totala parametrar, varav 17 miljarder är aktiva åt gången. Den accepterar text- och bildinput, låter användare justera hur mycket resonemangskapacitet den ska använda, och får 31 poäng på Artificial Analysis Intelligence Index, enligt företaget. Föregångaren, Inkling Small, fick 13 poäng på samma index, och den nya poängen placerar den ungefär i nivå med Googles Gemini 3.8 Flash, rapporterade The Decoder. Företaget kallar den den starkaste västerländska modellen med öppna vikter, även om det påståendet hänger på att vikterna faktiskt släpps.the-decoder.com+1

Framsteg inom agentbaserat arbete, till en högre kostnad

De största förbättringarna ligger i agentbaserade uppgifter. Poängen på AutomationBench-AA steg från 5 % till 46 %, och FrontierCode 2.0-poängen gick från 5 % till 25 %, rapporterade Techstrong.ai med hänvisning till Artificial Analysis. Modellen nådde 86,3 % på SWE-Bench Pro v2 (Hard), men fick bara 13,1 % på Terminal-Bench 4.0, noterade MarkTechPost. DeepSeek V4.1 Flash leder fortfarande i flera kodningstester, enligt The Decoder.marktechpost.com+2

De bättre resultaten kostar mer att uppnå. Artificial Analysis fann att modellen producerar ungefär fyra gånger så många utdatatokens per uppgift som sin föregångare, vilket höjde genomsnittskostnaden per uppgift från 0,20 dollar till 1,18 dollar, rapporterade Techstrong.ai. Det är fortfarande långt under Gemini 3.8 Flash på 7,77 dollar och Claude Sonnet 5.5 på 10,02 dollar, enligt The Decoder. Modellen stöder ett kontextfönster på upp till 1 miljon tokens och tränades ursprungligen i Nvidias NVFP4-format med fyra bitar, rapporterade i-SCOOP.techstrong.ai+2

En stegvis väg till öppna vikter

Den stängda lanseringen följer vad företaget kallar sin "säkra väg till öppna vikter". Utvecklare kan redan finjustera och testa modellen på Tinker, och kontrollpunkter kommer att bli nedladdningsbara när vikterna släpps, meddelar laboratoriet. Företagets egen produktsida är mindre specifik. Den anger att vikterna kommer "under de kommande veckorna", i väntan på resultaten från ytterligare säkerhetstester.thinkingmachines.ai+1

Thinking Machines erkände också vissa svagheter. Modellen kommunicerar ibland ineffektivt, väljer inte alltid de bästa verktygen för stora kodbaser, stöder inte ljud och är mindre optimerad för chatt, rapporterade The Decoder. Lanseringen sker samtidigt som företaget uppges vara nära att stänga en finansieringsrunda på 5 miljarder dollar, enligt Techstrong.ai.techstrong.ai+1