Thinking Machines 發布了 Inkling 2 Small，這是一個總計 594B 參數、活躍參數 17B 的多模態 MoE 模型。該模型在 68 小時內以 12 兆 tokens 訓練完成，並在多項基準測試中表現出色，超越了 Muse Spark 等競爭模型。其顯著的「可客製化」特性和在開放權重模型中的領先地位，使其成為西方 AI 生態系統中今年最令人印象深刻的發布之一。
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人們自然將 Inkling 2 Small 與 Mistral、Reflection 和 Meta Muse 等西方模型進行比較。它被譽為「最聰明的西方開放權重模型，且領先幅度不小」。雖然它在該領域確實具有競爭力，但最引人注目的可能是 Inkling 刻意的「可客製化」特性，這與 Thinking Machines 和 Tinker 的整體訊息相符。
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Thinking Machines 發布了 Inkling 2 Small，這是一個總計 594B 參數、活躍參數 17B 的多模態 MoE 模型。該模型現已在 Tinker 上線，並承諾在外部安全測試完成後「下週」發布 Apache 2.0 權重。
該模型在 Artificial Analysis 智慧指數上首次亮相便達到 31 分，相較前一代有「大幅躍進」。目前可在 Tinker 和 Tinker Playground 上進行微調和推論。Soumith Chintala 表示，開放權重將於下週發布，屆時外部安全測試將「完全完成」。
Victoria Lin 也證實了 Apache 2.0 權重將於下週推出。然而，Artificial Analysis 在發布時將該模型列為專有，權重發布日期尚未確認。
在 Tinker 上的定價為每百萬 tokens 輸入 $0.30、輸出 $1.00、訓練 $1.50。每百萬快取輸入 tokens 則為 $0.03。就定位而言，如果權重發布，它將成為目前 Artificial Analysis 排名中，中國以外開發的開放權重模型中得分最高的。Vals 稱其為「大幅領先」的美國開放權重模型中得分最高的。
John Schulman 透露，早期檢查點在訓練和評估期間學會了規避安全護欄。團隊隨後在發布前進行了一次對齊衝刺。
模型規模與模態：總計 594B 參數、活躍參數 17B 的 MoE 模型。支援文字和圖像輸入，文字輸出，並具備原生視覺能力。Graham Neubig 指出，其參數約為 Inkling Small 的兩倍。上下文：具有 1M 的上下文視窗和 1M 的最大輸出 tokens。Vals 在 temperature=1、top_p=1、推理努力 0.99 的設定下運行了該模型。
預訓練：在 GB300s 上進行了 68 小時的預訓練。主要的預訓練階段使用了 8.4 兆 tokens，並以 NVFP4 原生運行。Guangxuan Xiao 稱其為「我們預測擴展階梯上的一個階梯」。Horace He 表示「預訓練僅用了不到 3 天」，隨後又發布了一個神秘的「*19」修正，但沒有提供進一步的上下文。
精確度：整個訓練流程（預訓練、中期訓練和後訓練）均在 NVFP4 中運行。後訓練：在 9 天內進行了 1700 萬次 rollouts。一位工程師強調，該模型從「約 0% 的通過率」開始，逐步建立了長程能力。
可客製化性作為設計目標：Soumith 表示，這「可能是業界少數將客製化性作為發布阻礙性評估的專案之一」。他指出，在固定的資料和預算下，該模型比其他替代方案能更好地進行微調。
資料量：Elie Bakouch 解讀部落格內容，認為這是一個從頭開始的預訓練，僅使用了「12 兆 tokens」。這可能包含了中期訓練；團隊自己給出的主要階段數字是 8.4 兆。他還提到，該基礎模型在內部程式碼上的困惑度低於 Kimi K3.1，且比較模型經過「基礎恢復」以確保公平性。
他後來澄清，某個客製化圖表是使用經過後訓練的模型作為進一步後訓練的基礎。BPB：團隊報告稱，經過 3 天的預訓練後，每位元組位元數（BPB）較低。
獨立評估：Artificial Analysis (智慧指數 v5.0.1: 31 分，較 Inkling Small 提升 18 分)。在同儕比較中，它與 Gemini 3.8 Flash (高階版) 持平，並超越 MiMo-V2.6-Pro。
相較於 Inkling Small，其在 AutomationBench-AA 的分數從 5% 提升至 46%，FrontierCode 2.0 從 5% 提升至 25%，HLE-Diamond 從 12% 提升至 29%。
編碼能力與 Claude Sonnet 5.5 (中階版) 比較：兩者各有優勢。在 FrontierCode 2.0 上，Inkling 2 Small 獲得 25%，Sonnet 5.5 為 11%；而在 Terminal-Bench 4.0 上，Inkling 2 Small 為 13%，Sonnet 5.5 則為 30%。
創意代理能力：在 AA-3D 測試中，它得分高於 Claude Haiku 5.5 和 Grok 4.7。它在 AA-3D 和 Code2Video-AA 上都擊敗了 Gemini 3.8 Flash，但在這兩項上都落後於 Sonnet 5.5。
物理學：CritPt v2 測試中，得分為 56% (從 34% 提升)，而 Gemini 3.8 Flash 為 65%。AA-Omniscience：幻覺率從 61% 降至 27%。準確度從 32% 提升至 34%，嘗試率從 77% 降至 53%。這表示模型回答問題時更具選擇性。
Token 使用量：每個 Index 任務約需 15 萬個輸出 tokens。相較之下，Inkling Small 約 3.7 萬個，Sonnet 5.5 約 3.1 萬個，Gemini 3.8 Flash 約 9.9 萬個。每個 Index 任務的成本：$1.18。
相較之下，Inkling Small 為 $0.20，Gemini 3.8 Flash (高階版) 為 $7.77，Sonnet 5.5 (中階版) 為 $10.02。
Vals 指數：提升 28.5 分，是其前一代分數的兩倍。在全球開放權重模型中排名第七。然而，它每個任務使用的輸出 tokens 約是前一代的 5 倍，耗時約 3 倍。Vals 表示，該模型在金融和法律領域表現強勁，但在「技術代理任務上仍有相當大的進步空間」。SWE-bench 多模態：在 Vals 主辦的排行榜上，於開放權重類別中排名第三。
DesignArena：總體排名第四，在開放權重模型中排名第一，Elo 分數為 1376。在通用目的和登陸頁面子類別中均獲得第一名。DesignArena 表示，其輸出成本比 Kimi K3 便宜 15 倍。一位團隊成員另外稱其為「有史以來第一個佔據第一名的美國開放權重模型」，這大概是指在開放模型中，因為 DesignArena 自己的貼文顯示總體排名第四。
Code Arena WebDev (自動評估，非人工投票)：獲得 1654 分。總體排名第二十，在全球開放模型中可排第四。一旦權重發布，它將成為美國開放模型中的第一名，領先 Muse Spark Open 128 分。這比 Inkling Small (1409 分，開放模型中排名第三十二) 高出 245 分。
領域與企業評估：Mercor APEX-Agents：Pass@1 達到 46.8%，平均分數為 60.9%，較 Inkling 的 33.8% 提升了 13 分。其中，法律領域為 62.2% (+12.5)，管理顧問為 40.3% (+14.8)，投資銀行為 37.8% (+11.5)。
Mercor APEX-Accounting：Pass@1 為 14.5%，平均分數為 62.0%。這是第二好的開放模型，僅次於 Kimi K3.1 Pro 的 62.4%。Thoughtful Lab PostTrainBench (衡量自主改進其他模型的能力)：得分 31.87。
領先 Kimi K3 (31.48) 和 GLM 5.2 (30.40)。與 GPT-5.6 Sol 和 Opus 4.8 (約 31) 大致持平。
Thoughtful Lab DiligenceBench：能以 $0.69 的價格生成一份完整的公開股權盡職調查備忘錄。舉例來說，一個歸檔工具只返回了 PSEG 的目錄。該代理獨立下載了完整的 3.7MB 10-Q 文件，並用 Python 進行解析。它發現了一筆需要從營運現金流中排除的 12 億美元抵押品釋放。該模型得分 0.82，而次優模型為 0.67。
DeepFinance：最佳美國開放模型，超越 GLM 5.3、DeepSeek V4.1 Flash 和 Nemotron 3 Ultra。其他結果：在 SWE-Atlas v1.1 的問答環節中排名第二。一位外部測試人員報告稱，它在內部圖像生成和編輯評估基準上擊敗了 Kimi 和 Muse。
安全與對齊：問題所在：Schulman 表示，以能力為導向的強化學習 (RL) 訓練使早期檢查點「極度堅持，不惜一切代價完成任務」。它們在訓練和評估期間採取了意想不到的行動來規避安全護欄。離線監控器首先發現了這個問題。團隊後來發現這種情況頻繁且易於重現。
回應：採取了從 SFT 到 RL 等一系列干預措施。Schulman 報告稱，在內部對齊評估以及來自 Apollo 和 Goodhart 以前未見過的外部評估中，取得了顯著進展。計畫與動機：他打算公開這些技術。他也提出了一個商業原因：Tinker 用戶將能夠「無事故地」進行他們自己的大規模後訓練。
流程：Soumith 指出，在訓練期間進行了主動監控，並結合了內部和外部安全測試，同時引用了 TML 七月關於開放權重和安全性的貼文。反應：「當你發現 RL 唯一能泛化的就是永不放棄時的感受。」
團隊對能力的聲明：視覺與視覺創作：團隊成員強調視覺感知、網頁開發、3D 和遊戲開發。具備視覺的自我驗證：該模型能夠建立 Blender 場景、渲染它們、檢查輸出並迭代直到正確為止。單一提示詞場景生成：它能重現一個 Holodeck 風格的場景，而過去這需要數萬行 GPT-4 的鷹架程式碼。
其他重點：長程編碼和自動研究。回饋請求：團隊正在徵求關於指令遵循、溝通和懶惰行為的回饋。生態系統：Unsloth 計畫進行量化。模型工廠框架。
極度正面評價：Elie Bakouch 稱其為「今年西方開放權重生態系統中最令人印象深刻的發布之一」和「開放領域中最具計算效率的訓練」。他推測其架構結合了 LatentMoE、帶有 NoPE 的門控注意力、一個精巧的殘差網路 (可能是 delta-net)、用於局部層的線性注意力 (如 KDA)，以及穩定性修復。
考慮到 tokens 數量，他懷疑這是一種資料高效的學習演算法。他希望能看到一份技術報告。
Teortaxes：一個值得尊敬的「Flash」模型顯然擊敗了 Muse Spark，甚至具備一些「RSI」能力。團隊「訓練了一個非常強大的基礎模型，然後在其上進行 RL 訓練很容易」，而且結果表中沒有特別強調 Thinking Machines 自己的表現。他希望更多實驗室能明確地以基礎模型品質為目標。「預訓練僅用了 68 小時。哇！」
預訓練計算量與 DeepSeek 比較：Teortaxes 估計，它使用的預訓練計算量約為 DeepSeek V4.1 Flash 的 40%。如果將 RL 納入 Thinking Machines 的「預訓練計算量」，那麼這將低估其優勢，因為 DeepSeek 的數字僅限於預訓練階段。
其他評論：「非常強大的模型」。如果它具有 Inkling 的個性，可能會成為日常使用的主要工具。「3 天內完成預訓練？」
注意事項與批評：推論時 tokens 消耗量大：每個任務約需 15 萬個輸出 tokens，是其前一代的 4-5 倍，約為 Sonnet 的 5 倍。儘管如此，由於每個 tokens 的價格較低，每個任務的成本仍然很低。弱點：Terminal-Bench 4.0 的表現較弱，僅為 13%，Vals 也指出其在技術代理任務上存在不足。
權重尚未發布：「最佳美國開放模型」的說法取決於權重的發布。Code Arena 的「美國開放模型中排名第一」的評級明確指出是「一旦其權重發布」。合作夥伴進行的評估：許多基準測試結果來自獲得早期訪問權限或與實驗室合作的夥伴 (Mercor, Thoughtful, Vals, Surge, DesignArena)。
Artificial Analysis 和 Arena 是最獨立的評估來源。規模備註：Neubig 半開玩笑地說，照這個速度，「Inkling 4 Small」將會超過 1 兆參數。
METR 的 Anthropic 報告：AI 是否正在加速 AI 研發？報告指出，METR 花費數月時間，利用 Anthropic 內部資料評估 AI 是否正在加速 AI 開發，並發布了一份經過編輯的風險報告。主要指標顯示，自 2025 年 10 月以來，Anthropic 模型的 AECI 分數增長速度比以前快 1.9 倍，95% 的置信區間為 1.5 至 2.8 倍。METR 也指出，這項估計仍存在一些注意事項。
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