Apa yang Ditunjukkan oleh Nombor
Inkling 2 Small ialah model Mixture-of-Experts (MoE) dengan 594 bilion jumlah parameter dan 17 bilion aktif setiap inferens — reka bentuk yang memastikan kos pengiraan terurus walaupun saiz model. Ia menyokong input imej dan usaha berubah-ubah, membenarkan pengguna menukar kedalaman tindak balas untuk kelajuan bergantung pada tugas.
Tuntutan tajuk datang daripada Indeks Kecerdasan Analisis Buatan, di mana syarikat itu berkata Inkling 2 Small mendapat 31, yang disifatkannya sebagai jauh mengatasi markah model sebelumnya. Thinking Machines mengaitkan keuntungan kepada peningkatan "pada setiap langkah" latihan, termasuk pra-latihan yang lebih cekap dan larian pembelajaran pengukuhan yang besar dan bersatu.
Mengenai penanda aras pengekodan yang diterbitkan dalam pengumuman itu, Inkling 2 Small menyiarkan hasil yang kukuh tetapi tidak seragam mendahului medan yang merangkumi GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4.1-Flash-1017, Muse Spark dan Kimi K3. Ia mendapat 86.3% pada SWEBench Pro v2 (Hard) — kedua tertinggi dalam perbandingan, di belakang Kimi K3 88.2% — dan 72.1% pada DeepSWE v1.1, di mana Muse Spark mendahului 77.0%. Pada FrontierCode v2.0 ia mencapai 25.4%, kedua kepada Muse Spark 28.5%, dan ia mencatatkan 81.6% pada Vibe Code Bench v1.1.
Dilatih untuk Kerja Agen Long-Horizon
Syarikat itu berkata kebolehan ejen model itu datang daripada pembelajaran pengukuhan pada ratusan ribu tugas pengekodan ufuk panjang, dijalankan merentasi pelbagai abah-abah ejen dan strategi pemadatan konteks. Terutama, Thinking Machines bergerak melangkaui ganjaran ujian unit mudah: banyak tugas latihan termasuk penggred RL agen yang menilai bagaimana model itu menghadapi masalah, bukan hanya sama ada kod akhir lulus.
Pasukan itu juga menguji pusat pemeriksaan awal di alam liar, menjalankannya pada OpenCode di bawah nama kod "Fledge-Alpha" untuk mengukur prestasi dunia sebenar. Menurut pengumuman itu, hasilnya ialah model yang mengikut arahan lebih baik daripada pendahulunya, mempertimbangkan perubahan dengan teliti dan mengesahkan kerjanya sendiri tanpa diminta.
Visi, Penggunaan Komputer dan Demo Interaktif
Inkling 2 Small meluaskan keluarga melebihi teks. Syarikat itu menyerlahkan tunjuk cara di mana model itu menggunakan Three.js untuk membina simulator bandar penuh dari awal — menjana setiap bangunan, tekstur dan kereta secara prosedur tanpa aset pra-buat — dan menulis emulator PC yang berfungsi dalam Python yang but kernel Linux sebenar, boleh dilihat dalam penyemak imbas. Demo lain menunjukkan model menjana dan menyemak semula adegan dalam Blender, termasuk lembah lukisan tangan dengan kren origami animasi.
Demo tersebut menggariskan nada keluaran: model yang boleh menggabungkan maklum balas visual dan secara berulang memperhalusi perkara yang dibina — tapak web, permainan, reka bentuk 3D — dan bukannya menghasilkan output satu pukulan.
Laluan Wajaran Terbuka
Keluaran berperingkat mengikuti pendekatan Thinking Machines yang dibentangkan dalam esei "laluan selamat untuk membuka pemberat" yang terdahulu. Inkling 2 Small tersedia hari ini melalui Tinker, di mana pengguna boleh mencubanya di taman permainan dan menggunakannya untuk penalaan halus dan pensampelan. Pusat pemeriksaan akan boleh dimuat turun apabila pemberat dikeluarkan di bawah Apache 2.0, yang dirancang untuk minggu depan selepas ujian keselamatan luaran dan pasukan merah berakhir.
Strategi ini menggemakan generasi pertama syarikat: perdana Inkling asal dan Inkling-Small yang lebih kecil, model berat terbuka 276 bilion parameter yang dikeluarkan awal tahun ini yang menarik perhatian penting untuk memadankan prestasi perdana pada sebahagian kecil daripada saiz. Dengan Inkling 2 Small, makmal menggandakan penggunaan tesis pertama kecekapan yang sama — jumlah kapasiti yang lebih besar, jejak aktif yang kecil.
Mengapa Ia Penting
Makmal Amerika secara sejarah telah mengekori pesaing China dalam penghantaran pemberat terbuka berkeupayaan sempadan, jurang yang telah mengecil apabila keluaran dari Z.ai, DeepSeek, Tencent dan Moonshot minggu demi minggu. Thinking Machines kini merupakan peserta AS yang paling menonjol, dan keluaran generasi kedua sejurus selepas yang pertama mencadangkan makmal itu bergerak lebih pantas daripada yang dijangkakan.
Kaveat adalah perbandingan penanda aras itu sendiri. Thinking Machines memilih perbandingan dan melabelkan markah "tertinggi dilaporkan" dalam setiap baris — dan dalam beberapa baris tersebut, Inkling 2 Small berada di tempat kedua, bukan yang pertama. Keluaran Apache 2.0 minggu depan akan menjadi ujian sebenar: sebaik sahaja pembangun boleh memuat turun dan menyiasat pemberat secara bebas, pemasaran memberi laluan kepada pengukuran. Buat masa ini, pengumuman itu meletakkan Inkling 2 Small sebagai bukti bahawa roda tenaga model produk permulaan itu sedang berputar — dan sempadan wajaran terbuka kini mempunyai pertandingan yang benar-benar transpasifik.
Kekal Mendahului AI
Model berat terbuka baharu mendarat setiap minggu dari makmal di tiga benua. Ikuti perkembangan setiap keluaran melalui [liputan industri AI] kami(https://aibuzzwire.news).
Baca lebih banyak berita AI →
