ما تظهره الأرقام
Inkling 2 Small هو نموذج خليط من الخبراء (MoE) يحتوي على 594 مليار معلمة إجمالية و17 مليار معلمة نشطة لكل استدلال - وهو تصميم يحافظ على إمكانية التحكم في تكاليف الحوسبة على الرغم من حجم النموذج. وهو يدعم مدخلات الصور والجهد المتغير، مما يسمح للمستخدمين باستبدال عمق الاستجابة بالسرعة اعتمادًا على المهمة.
يأتي هذا الادعاء الرئيسي من مؤشر ذكاء التحليل الاصطناعي، حيث تقول الشركة إن Inkling 2 Small سجل 31، وهو ما تصفه بأنه يفوق بكثير درجات نماذجها السابقة. تعزو شركة Thinking Machines المكاسب إلى التحسينات "في كل خطوة" من التدريب، بما في ذلك التدريب المسبق الأكثر كفاءة وعملية التعلم المعزز الكبيرة والموحدة.
فيما يتعلق بمعايير الترميز المنشورة في الإعلان، سجلت Inkling 2 Small نتائج قوية ولكنها ليست رائدة بشكل موحد في مجال يتضمن GLM-5.3-Flash، DeepSeek-V4.1-Flash-1017، Muse Spark، وKimi K3. لقد سجل 86.3% على SWEBench Pro v2 (Hard) - ثاني أعلى نسبة في المقارنة، خلف Kimi K3 الذي حصل على 88.2% - و 72.1% على DeepSWE v1.1، حيث تقدم Muse Spark بنسبة 77.0%. في FrontierCode v2.0 وصلت إلى 25.4%، في المرتبة الثانية بعد Muse Spark التي بلغت 28.5%، وسجلت 81.6% على Vibe Code Bench v1.1.
تم التدريب على أعمال الوكلاء طويلة المدى
تقول الشركة إن القدرات الفاعلية للنموذج تأتي من التعلم المعزز على مئات الآلاف من مهام الترميز طويلة المدى، والتي يتم تشغيلها عبر العديد من أدوات الوكلاء واستراتيجيات ضغط السياق. ومن الجدير بالذكر أن أجهزة التفكير تجاوزت مجرد مكافآت اختبار الوحدة البسيطة: فقد تضمنت العديد من مهام التدريب مصنف RL الوكيل الذي قام بتقييم كيفية تعامل النموذج مع المشكلة، وليس فقط ما إذا كان الكود النهائي قد تم اجتيازه أم لا.
قام الفريق أيضًا باختبار نقاط التفتيش المبكرة في البرية، وتشغيلها على OpenCode تحت الاسم الرمزي "Fledge-Alpha" لقياس الأداء في العالم الحقيقي. ووفقاً للإعلان، فإن النتيجة هي نموذج يتبع التعليمات بشكل أفضل من سابقه، ويأخذ في الاعتبار التغييرات بعناية، ويتحقق من عمله دون أن يُطلب منه.
الرؤية واستخدام الكمبيوتر والعروض التوضيحية التفاعلية
Inkling 2 Small يمتد نطاق العائلة إلى ما هو أبعد من النص. تسلط الشركة الضوء على العروض التوضيحية التي استخدم فيها النموذج Three.js لبناء جهاز محاكاة كامل للمدينة من الصفر - لإنشاء كل مبنى ونسيج وسيارة من الناحية الإجرائية دون أي أصول معدة مسبقًا - وكتب محاكي كمبيوتر شخصي يعمل بلغة Python يعمل على تشغيل نواة Linux حقيقية، ويمكن عرضه في المتصفح. يُظهر عرض توضيحي آخر أن النموذج يقوم بإنشاء ومراجعة المشاهد في Blender، بما في ذلك وادي مرسوم يدويًا مع رافعات أوريغامي متحركة.
تؤكد هذه العروض التوضيحية على فكرة الإصدار: نموذج يمكنه دمج التعليقات المرئية وتحسين ما يبنيه بشكل متكرر - مواقع الويب والألعاب والتصميمات ثلاثية الأبعاد - بدلاً من إنتاج مخرجات لقطة واحدة.
مسار الأوزان المفتوحة
يتبع الإصدار المرحلي النهج الذي وضعته شركة Thinking Machines في مقالها السابق "الطريق الآمن لفتح الأوزان". يتوفر Inkling 2 Small اليوم من خلال Tinker، حيث يمكن للمستخدمين تجربته في الملعب واستخدامه للضبط الدقيق وأخذ العينات. ستصبح نقاط التفتيش قابلة للتنزيل عندما يتم إصدار الأوزان ضمن Apache 2.0، المقرر إجراؤها في الأسبوع المقبل بعد اختتام اختبارات السلامة الخارجية واختتام الفريق الأحمر.
تعكس هذه الإستراتيجية الجيل الأول للشركة: الطراز Inkling الرائد الأصلي و Inkling-Small الأصغر، وهو نموذج ذو وزن مفتوح يبلغ 276 مليار معلمة تم إصداره في وقت سابق من هذا العام والذي لفت انتباهًا كبيرًا لمطابقة الأداء الرئيسي بجزء صغير من الحجم. مع Inkling 2 Small، يتضاعف المختبر على نفس أطروحة الكفاءة أولاً - سعة إجمالية أكبر، وبصمة نشطة صغيرة.
لماذا يهم
لقد تأخرت المختبرات الأمريكية تاريخيًا عن المنافسين الصينيين في شحن الأوزان المفتوحة القادرة على الوصول إلى الحدود، وهي فجوة ضاقت مع ظهور إصدارات من Z.ai وDeepSeek وTencent وMoonshot أسبوعًا بعد أسبوع. تُعد شركة Thinking Machines الآن أبرز المشاركين في الولايات المتحدة، ويشير إصدار الجيل الثاني بعد وقت قصير جدًا من ظهوره الأول إلى أن المختبر يتكرر بشكل أسرع مما توقعه الكثيرون.
التحذيرات هي المقارنات المعيارية نفسها. اختارت شركة Thinking Machines المقارنات وصنفت "أعلى الدرجات المسجلة" في كل صف - وفي العديد من تلك الصفوف، جاء Inkling 2 Small في المرتبة الثانية، وليس في المرتبة الأولى. سيكون إصدار Apache 2.0 الأسبوع المقبل هو الاختبار الحقيقي: بمجرد أن يتمكن المطورون من تنزيل الأوزان واختبارها بشكل مستقل، يفسح التسويق المجال للقياس. في الوقت الحالي، يضع الإعلان Inkling 2 Small كدليل على أن دولاب الموازنة النموذجي الخاص بالشركة الناشئة يدور، وأن حدود الأوزان المفتوحة تشهد الآن منافسة حقيقية عبر المحيط الهادئ.
البقاء في صدارة الذكاء الاصطناعي
يتم إرسال نماذج جديدة ذات وزن مفتوح كل أسبوع من مختبرات في ثلاث قارات. يمكنك متابعة كل إصدار من خلال [تغطية صناعة الذكاء الاصطناعي] (https://aibuzzwire.news).
اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →
