সংখ্যাগুলি কী দেখায়
Inkling 2 Small হল একটি Mixture-of-Experts (MoE) মডেল যার 594 বিলিয়ন মোট প্যারামিটার এবং 17 বিলিয়ন সক্রিয় প্রতি অনুমান - একটি ডিজাইন যা মডেলের আকার থাকা সত্ত্বেও কম্পিউট খরচ পরিচালনাযোগ্য রাখে। এটি ইমেজ ইনপুট এবং পরিবর্তনশীল প্রচেষ্টা সমর্থন করে, ব্যবহারকারীদের কাজের উপর নির্ভর করে গতির জন্য প্রতিক্রিয়া গভীরতা ট্রেড করতে দেয়।
শিরোনাম দাবি কৃত্রিম বিশ্লেষণ বুদ্ধিমত্তা সূচক থেকে এসেছে, যেখানে কোম্পানি বলছে Inkling 2 Small স্কোর করেছে 31, যা এটি তার আগের মডেলের স্কোরকে ছাড়িয়ে গেছে বলে বর্ণনা করে। থিঙ্কিং মেশিনগুলি প্রশিক্ষণের "প্রতিটি ধাপে" উন্নতির জন্য আরও দক্ষ প্রাক-প্রশিক্ষণ এবং একটি বৃহৎ, ইউনিফাইড রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং রান সহ উন্নতিকে দায়ী করে।
ঘোষণায় প্রকাশিত কোডিং বেঞ্চমার্কে, Inkling 2 Small GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4.1-Flash-1017, Muse Spark, এবং Kimi K3 অন্তর্ভুক্ত একটি ক্ষেত্রের বিরুদ্ধে শক্তিশালী কিন্তু সমানভাবে অগ্রণী ফলাফল পোস্ট করেনি। এটি SWEBench Pro v2 (Hard)-এ 86.3% স্কোর করেছে — তুলনায় দ্বিতীয়-সর্বোচ্চ, Kimi K3-এর 88.2% পিছনে — এবং 72.1% DeepSWE v1.1-এ, যেখানে Muse Spark 77.0% এ নেতৃত্ব দিয়েছে। FrontierCode v2.0-এ এটি পৌঁছেছে 25.4%, Muse Spark-এর 28.5% থেকে দ্বিতীয়, এবং এটি Vibe Code Bench v1.1-এ 81.6% পোস্ট করেছে।
লং-হরাইজন এজেন্ট কাজের জন্য প্রশিক্ষিত
কোম্পানি বলেছে যে মডেলের এজেন্টিক ক্ষমতাগুলি শত-হাজার হাজার দীর্ঘ-দিগন্ত কোডিং টাস্ক-এ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং থেকে আসে, যা একাধিক এজেন্ট জোতা এবং প্রসঙ্গ-কম্প্যাকশন কৌশল জুড়ে চলে। উল্লেখযোগ্যভাবে, থিংকিং মেশিনগুলি সাধারণ ইউনিট-পরীক্ষার পুরষ্কারগুলির বাইরে চলে গেছে: অনেক প্রশিক্ষণের কাজগুলির মধ্যে একটি এজেন্টিক RL গ্রেডার অন্তর্ভুক্ত ছিল যা মূল্যায়ন করে যে কীভাবে মডেলটি একটি সমস্যার কাছে পৌঁছেছে, শুধু চূড়ান্ত কোড পাস হয়েছে কিনা তা নয়।
দলটি বন্য অঞ্চলে প্রাথমিক চেকপয়েন্টগুলিও পরীক্ষা করে, বাস্তব-বিশ্বের কর্মক্ষমতা পরিমাপ করতে "ফ্লেজ-আলফা" কোডনেমের অধীনে ওপেনকোডে সেগুলি চালায়৷ ঘোষণা অনুসারে, ফলাফল হল এমন একটি মডেল যা তার পূর্বসূরীর চেয়ে ভাল নির্দেশাবলী অনুসরণ করে, পরিবর্তনগুলিকে সাবধানে বিবেচনা করে এবং জিজ্ঞাসা না করেই নিজের কাজ যাচাই করে।
দৃষ্টি, কম্পিউটার ব্যবহার এবং ইন্টারেক্টিভ ডেমো
Inkling 2 Small টেক্সটের বাইরে পরিবারকে প্রসারিত করে। কোম্পানি এমন ডেমোগুলিকে হাইলাইট করেছে যেখানে মডেলটি শুরু থেকে একটি সম্পূর্ণ সিটি সিমুলেটর তৈরি করতে Three.js ব্যবহার করেছে — প্রতিটি বিল্ডিং, টেক্সচার এবং গাড়িকে প্রক্রিয়াগতভাবে তৈরি করা হয়েছে কোনো পূর্ব-তৈরি সম্পদ ছাড়াই — এবং লিখেছেন পাইথনে একটি কার্যকরী পিসি এমুলেটর যা একটি প্রকৃত Linux কার্নেল বুট করে**, ব্রাউজারে দেখা যায়। আরেকটি ডেমো অ্যানিমেটেড অরিগামি ক্রেন সহ একটি হাতে আঁকা উপত্যকা সহ ব্লেন্ডারে মডেল তৈরি এবং সংশোধন করার দৃশ্য দেখায়।
এই ডেমোগুলি রিলিজের পিচকে আন্ডারলাইন করে: একটি মডেল যা ভিজ্যুয়াল ফিডব্যাককে একত্রিত করতে পারে এবং এটি যা তৈরি করে তা পুনরাবৃত্তভাবে পরিমার্জন করতে পারে — ওয়েবসাইট, গেম, 3D ডিজাইন — এক-শট আউটপুট তৈরি করার পরিবর্তে।
ওপেন-ওয়েটস পাথ
মঞ্চস্থ রিলিজটি তার আগের "ওজন খোলার নিরাপদ পথ" প্রবন্ধে থিঙ্কিং মেশিনের পদ্ধতির অনুসরণ করে। Inkling 2 Small আজ টিঙ্কারের মাধ্যমে উপলব্ধ, যেখানে ব্যবহারকারীরা খেলার মাঠে এটি ব্যবহার করে দেখতে পারেন এবং ফাইন-টিউনিং এবং নমুনা নেওয়ার জন্য ব্যবহার করতে পারেন। চেকপয়েন্টগুলি ডাউনলোডযোগ্য হয়ে উঠবে যখন ওজনগুলি Apache 2.0 এর অধীনে প্রকাশ করা হবে, বাহ্যিক নিরাপত্তা পরীক্ষা এবং রেড-টিমিং শেষ হওয়ার পরের সপ্তাহের জন্য পরিকল্পনা করা হয়েছে৷
কৌশলটি কোম্পানির প্রথম প্রজন্মের প্রতিধ্বনি করে: আসল ইনকলিং ফ্ল্যাগশিপ এবং ছোট ইনকলিং-স্মল, একটি 276-বিলিয়ন-প্যারামিটার ওপেন-ওয়েট মডেলটি এই বছরের শুরুতে প্রকাশিত হয়েছে যা আকারের একটি ভগ্নাংশে ফ্ল্যাগশিপ কার্যক্ষমতার সাথে মিল করার জন্য উল্লেখযোগ্য মনোযোগ আকর্ষণ করেছে। Inkling 2 Small-এর সাথে, ল্যাবটি একই দক্ষতা-প্রথম থিসিসে দ্বিগুণ হচ্ছে — বড় মোট ক্ষমতা, ক্ষুদ্র সক্রিয় পদচিহ্ন।
কেন এটা গুরুত্বপূর্ণ
আমেরিকান ল্যাবগুলি ঐতিহাসিকভাবে সীমান্ত-সক্ষম ওপেন ওয়েট শিপিংয়ে চীনা প্রতিযোগীদের পিছনে ফেলেছে, একটি ব্যবধান যা Z.ai, DeepSeek, Tencent এবং মুনশট ল্যান্ড থেকে সপ্তাহের পর সপ্তাহের রিলিজ হিসাবে সংকুচিত হয়েছে। থিংকিং মেশিনস এখন সবচেয়ে বিশিষ্ট মার্কিন প্রবেশকারী, এবং দ্বিতীয় প্রজন্মের রিলিজ হওয়ার পরেই প্রথমটি পরামর্শ দেয় যে ল্যাবটি অনেকের প্রত্যাশার চেয়ে দ্রুত পুনরাবৃত্তি করছে।
সতর্কতাগুলি হল বেঞ্চমার্ক তুলনা নিজেরাই। থিঙ্কিং মেশিনগুলি তুলনা বেছে নিয়েছে এবং প্রতিটি সারিতে "সর্বোচ্চ রিপোর্ট করা" স্কোর লেবেল করেছে — এবং সেই সারিগুলির মধ্যে বেশ কয়েকটিতে, Inkling 2 Small দ্বিতীয় হয়েছে, প্রথম নয়। পরের সপ্তাহে Apache 2.0 রিলিজ হবে আসল পরীক্ষা: একবার বিকাশকারীরা স্বাধীনভাবে ওজনগুলি ডাউনলোড এবং অনুসন্ধান করতে পারলে, বিপণন পরিমাপের পথ দেয়। আপাতত, ঘোষণার অবস্থান Inkling 2 Small এর প্রমাণ হিসাবে যে স্টার্টআপের মডেল-প্রোডাক্ট ফ্লাইহুইল ঘুরছে — এবং ওপেন-ওয়েট ফ্রন্টিয়ারে এখন সত্যিকারের ট্রান্সপ্যাসিফিক প্রতিযোগিতা রয়েছে।
এআই থেকে এগিয়ে থাকুন
নতুন ওপেন-ওয়েট মডেলগুলি প্রতি সপ্তাহে তিনটি মহাদেশের ল্যাব থেকে অবতরণ করছে। আমাদের AI ইন্ডাস্ট্রি কভারেজ এর মাধ্যমে প্রতিটি রিলিজের খবর রাখুন।
আরও এআই খবর পড়ুন →
