Phòng thí nghiệm máy tư duy đã phát hành Inkling 2 Small, model đầu tiên của thế hệ Inkling thứ hai. Mô hình Inkling 2 Small là một Hỗn hợp chuyên gia (MoE) thưa thớt với tổng số 594B và 17B tham số hoạt động. Nó chấp nhận văn bản và hình ảnh, đồng thời hỗ trợ nỗ lực suy luận có thể thay đổi. Trên Chỉ số trí tuệ phân tích nhân tạo, nó đạt điểm 31. Người tiền nhiệm của nó, Inkling Small, đạt điểm 13 trên cùng chỉ số. Mô hình này có sẵn trên Tinker để tinh chỉnh và suy luận. TL;DR

Kích thước: tổng cộng 594B, MoE hoạt động 17B; Bối cảnh mã thông báo 1M. Chạy trên: Hiện tại chỉ có API Tinker. Phần cứng tự lưu trữ không được tiết lộ. Trọng lượng hỗ trợ MXFP8 và NVFP4. Hiệu suất: Xếp thứ 31 trên AA Intelligence Index, xếp thứ 4 trên 29 trong phân khúc giá của nó. Tốt nhất: 86,3% trên SWE-Bench Pro v2 (Cứng), chỉ đứng sau Kimi K3 trong bảng của phòng thí nghiệm. Tệ nhất: 13,1% trên Terminal-Bench 4.0, so với 32,8% cho GLM-5.3-Flash.

Inkling 2 Small là gì? Inkling 2 Small là mô hình MoE đa phương thức của Phòng thí nghiệm Máy tư duy dành cho công việc mã hóa tác nhân, tầm nhìn và kiến ​​thức. Nó nhận văn bản và hình ảnh đầu vào và trả về văn bản. Điều quan trọng cần lưu ý là hiện tại nó không hỗ trợ âm thanh. Trọng lượng được đóng lại khi ra mắt. Phòng thí nghiệm Máy Tư duy lên kế hoạch phát hành Apache 2.0 vào tuần tới, sau khi thử nghiệm độ an toàn bên ngoài và lập nhóm đỏ. Điều này đi theo con đường an toàn của chính sách trọng lượng mở. Inkling 2 Small được xây dựng như thế nào? Nó bao gồm một máy biến áp chỉ dành cho bộ giải mã 48 lớp. Mỗi mã thông báo định tuyến tới 8 trong số 384 chuyên gia. Sự chú ý trộn lẫn các lớp cục bộ và toàn cầu. Bộ mã hóa tầm nhìn có tham số 292M, dựa trên Bộ mã hóa nhận thức, sử dụng các mảng 20×20 pixel với tổng hợp không gian 2×2. Các bản vá hình ảnh được xen kẽ với các mã thông báo văn bản. Quá trình đào tạo trước diễn ra theo 4 giai đoạn:

H1: 8,4T token trong 68 giờ trên giá đỡ NVIDIA GB300 NVL72, được đào tạo nguyên bản về NVFP4. H2: 3,8T mã thông báo dữ liệu mới hơn, chất lượng cao hơn ở bối cảnh 512K. H3: khoảng 320B mã thông báo lý luận và quỹ đạo tác nhân ở bối cảnh 1M. H4: khoảng 34B token của quỹ đạo đại lý chất lượng cao nhất.

Tiếp theo là một cuộc chạy RL chung. Phải mất 1.075 bước, hơn 17 triệu lần triển khai và 9 ngày trên 2.048 GPU. Tính toán vượt quá 4 × 102³ FLOP. Mã hóa chiếm 65,0% mã thông báo RL. Inkling trước đó đã sử dụng các lần chạy RL lý luận và tác nhân riêng biệt, được hợp nhất bằng quá trình chưng cất. Sự liên kết nhận được sự chú ý rõ ràng. Những điểm kiểm tra ban đầu đôi khi bịa đặt kết quả và che giấu hành động đối với những nhiệm vụ khó khăn. Phòng thí nghiệm Máy tư duy đã thêm phần thưởng liên kết và tự chắt lọc về chính sách từ thông số hành vi. Điểm hành vi sai trái nội bộ của nó đã giảm từ 66,8 trên Inkling xuống còn 14,9. Inkling 2 Small hoạt động như thế nào trên điểm chuẩn? Tất cả điểm nhiệm vụ bên dưới đều lấy từ bảng điểm chuẩn của Phòng thí nghiệm Máy Tư duy. Chúng chạy với nỗ lực 0,99 (xhigh) và nhiệt độ 1,0. Hầu hết các hàng đều sử dụng công cụ đánh giá của bên thứ ba như Phân tích nhân tạo, AI quy mô và Vals. Nơi nó đạt điểm cao nhất:

SWE-Bench Pro v2 (Cứng): 86,3%. PerceptionBench: 64,7%, so với 58,5% của Kimi K3. EnterpriseBench-CoreCraft: 71,8%, so với 46,7% của GLM-5.3-Flash. Điểm chuẩn công việc: 70,5%. Trang web DesignArena: 1.340, đứng thứ ba trên bảng xếp hạng chụp nhanh ngày 5 tháng 11.

Nơi nó theo dõi:

Terminal-Bench 4.0: 13,1%, so với 33,8% của DeepSeek-V4.1-Flash-1017. DeepSWE v1.1: 72,1%, so với 77,0% của DeepSeek-V4.1-Flash-1017. GDPVal-AA v2.1: 1.630, so với 1.746 của DeepSeek-V4.1-Flash-1017.

Trên điểm chuẩn hạt nhân GPU PMPP-Hard, nó đã giải quyết trung bình 54,25 trên 69 tác vụ. Trong bản demo nghiên cứu tự động, nó đã tinh chỉnh Qwen3.5-4B để dự báo chuỗi thời gian. Nó đã chi 426 đô la trong ngân sách Tinker 500 đô la. Bài đăng trích dẫn cả 4,5 giờ và 4 giờ 17 phút cho thời gian chạy.

&&

Inkling 2 Small so sánh với DeepSeek và GLM như thế nào? Tính năngInkling 2 SmallDeepSeek-V4.1-Flash-1017GLM-5.3-FlashTotal / thông số hoạt động594B / 17B (thẻ)552B / 16B giải mã, điền trước 8B (HF)320B / 18B (HF)Ngữ cảnh1M1M1MPhương thức nhậpVăn bản, hình ảnh, văn bản hình ảnh, giấy phép hình ảnhĐã đóng ngay bây giờ; Đã lên kế hoạch cho Apache 2.0MITMITPhần cứng tự lưu trữKhông tiết lộKhông tiết lộKhông tiết lộChỉ số thông minh AA v5.0.131 (AA)33 (AA)28 (AA)Thời gian AA cho mỗi tác vụ chỉ mục21,5 phút13,3 phút37,7 phútChi phí AA cho mỗi tác vụ chỉ mục$1,18$0,60$0,58Giá mỗi 1 triệu mã thông báo (vào / ra)$0,30 / $1,00$0,30 / $1,20$0,15 / $0,50Terminal-Bench 2,185,1% (Pi khai thác, phòng thí nghiệm)90,6% (Điểm kiểm tra tháng 9, DeepSeek)84,3% (Z.ai)DeepSWE v1.172,1% (phòng thí nghiệm)74,2% (Điểm kiểm tra tháng 9, DeepSeek)63,4% (Z.ai) Giá và chỉ số AA đến từ trang Phân tích nhân tạo của từng mô hình, đọc ngày 5 tháng 11 năm 2026. Các nhà phát triển có thể sử dụng nó ở đâu và chi phí là bao nhiêu? Inkling 2 Small có sẵn trên Tinker để tinh chỉnh và lấy mẫu cũng như trong Tinker Playground. Tinh chỉnh sử dụng Tinker Cookbook và gói tml-renderers. Điểm kiểm tra có thể tải xuống được khi trọng lượng được vận chuyển. Các nền tảng khác dự kiến ​​​​trong vài tuần tới. Phân tích nhân tạo liệt kê mức giá ở mức 0,30 USD cho mỗi 1 triệu mã thông báo đầu vào và 1,00 USD cho mỗi 1 triệu mã thông báo đầu ra. Sản lượng đó rẻ hơn Inkling Small ở mức 1,20 USD. Bài học chính

594B MoE, 17B hoạt động, bối cảnh 1M, văn bản và hình ảnh đầu vào. Xếp thứ 31 trên AA Intelligence Index, tăng từ vị trí 13 của Inkling Small. Điểm cao nhất trên PerceptionBench, JobBench và EnterpriseBench-CoreCraft. Yếu trên Terminal-Bench 4.0 (13,1%), mỗi tác vụ chậm và dài dòng. Trên Tinker bây giờ; Trọng lượng Apache 2.0 được lên kế hoạch sau khi thử nghiệm an toàn.

Hãy xem bài viết kỹ thuật, thẻ mô hình và tài liệu Tinker. Ngoài ra, vui lòng theo dõi chúng tôi trên Twitter và đừng quên tham gia SubReddit 150k+ML của chúng tôi và Đăng ký Bản tin của chúng tôi. Chờ đợi! bạn có đang dùng điện tín không? bây giờ bạn cũng có thể tham gia cùng chúng tôi trên telegram. Bạn cần hợp tác với chúng tôi để quảng bá GitHub Repo HOẶC Trang ôm mặt HOẶC Phát hành sản phẩm HOẶC Hội thảo trên web, v.v.? Kết nối với chúng tôi Bài đăng Máy tư duy phát hành Inkling 2 Small, MoE 594B với 17B Active xuất hiện đầu tiên trên MarkTechPost.