11 月 6 日消息，前 OpenAI CTO Mira Murati 创办的 Thinking Machines 公布第二代模型 Inkling 2 Small。这是一款 MoE 架构的开放权重模型，总参数 5940 亿，单次推理激活 170 亿，可接受文本与图片输入，并提供可调的思考深度，让使用者在速度与深度之间自行取舍。
智能体任务是主要增量
在 Artificial Analysis 智能指数上，Inkling 2 Small 得 31 分，比前代 Inkling Small 的 13 分高出 18 分，与谷歌 Gemini 3.8 Flash 大致持平。智能体类任务的提升更明显，AutomationBench-AA 从 5% 升到 46%，FrontierCode 2.0 从 5% 升到 25%。Thinking Machines 称训练使用了数十万条长程编程任务做强化学习，由自动化评测系统检查代码是否真正可运行。
成本与多模态表现
代价体现在 token 消耗上。Inkling 2 Small 平均每任务输出约 15 万 token，约为前代四倍，单任务成本 1.18 美元，接近前代六倍。多模态方面，文档基准 GDP.pdf 得分 25.2%，PerceptionBench 以 64.7% 领先，DesignArena 网站生成拿到 1340 Elo。开放权重阵营在西方一侧的分数变化，可以和 英伟达 Nemotron 3.5 Super VL 的权重策略放在一起看。
Inkling 系列定位是便于微调的基础模型，因此对垂类场景的适配成本更受开发者关注。Thinking Machines 由前 OpenAI CTO Mira Murati 于 2024 年创立，走的是开放权重路线，这让它与同期大量闭源模型形成差异。团队还做过一场挺有画面感的演示，让模型仅凭一张照片参加盲品酒测试，20 次尝试中正确识别出 3 款酒。
在 DesignArena 的网站生成对比中，Inkling 2 Small 的 Elo 评级为 1340，团队称模型最强项集中在文本识别、信息图解读与视觉推理。值得留意的是开放权重模型的竞争格局正在变化，西部阵营第一次有模型在综合智能指数上冲到与 Gemini Flash 同档。
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