Thinking Machines חשפה את Inkling 2 Small: מודל של 594B פרמטרים, אבל המשקלים עדיין סגורים

Thinking Machines הכריזה על Inkling 2 Small, הדור השני של המודלים שלה. זהו מודל Mixture-of-Experts (ארכיטקטורה שבה רק חלק מהרשת מופעל בכל שלב) עם 594B פרמטרים בסך הכול, מתוכם 17B פעילים. הוא תומך בקלט של תמונות וברמות מאמץ משתנות. במדד Artificial Analysis Intelligence Index קיבל המודל ציון 31, ולדברי החברה הוא עולה בהרבה על המודלים הקודמים שלה.

פתוח, אבל עדיין לא

בדיווחים ברשת תואר המודל גם כ"שוחרר" וגם כמי שמשקליו ישוחררו בשבוע הבא. ההודעה הרשמית מכריעה: בשלב הראשון המודל זמין דרך Tinker בלבד, עם משקלים סגורים. החברה מציינת שבכוונתה לפרסם את המשקלים המלאים ברישיון Apache 2.0 בשבוע הבא, לאחר השלמת בדיקות בטיחות חיצוניות ו-red-teaming (ניסיונות יזומים לאתר כשלים במודל).

עד אז אפשר לנסות את המודל ב-Tinker Playground, וגם לבצע עליו fine-tuning (התאמה לצרכים ספציפיים) ב-Tinker. נקודות השמירה שייווצרו יהיו זמינות להורדה עם פרסום המשקלים. מדובר בהצהרת כוונות, ולכן לוח הזמנים תלוי ככל הנראה בתוצאות הבדיקות.

טענה נוספת שהופצה ברשת היא שמדובר במודל הפתוח בעל הציון הגבוה ביותר ב-Artificial Analysis מחוץ לסין. זהו דיווח לא מאומת: הטענה אינה מופיעה בנוסח ההודעה הרשמית שעמד לרשותנו.

מה המודל יודע לעשות

לדברי החברה, השיפור נובע מעבודה על כל שלבי האימון, ובהם pre-training יעיל יותר וריצת RL (למידת חיזוק) גדולה ומאוחדת. המודל אומן על מאות אלפי משימות קוד ארוכות טווח, וחלקן כללו מעריך אוטומטי שבחן את הדרך שבה המודל ניגש לבעיה, ולא רק אם הקוד עבר בדיקות. בין הדוגמאות שהחברה מציגה: סימולטור עיר שנבנה ב-Three.js ללא נכסים מוכנים מראש, ואמולטור PC שנכתב ב-Python ומאתחל ליבת Linux אמיתית.

המספרים: חזק, לא ראשון

בטבלת הקוד שפרסמה החברה, שבה הוא מושווה ל-GLM-5.3-Flash, ל-DeepSeek-V4.1-Flash-1017, ל-Muse Spark Open ול-Kimi K3, Inkling 2 Small לא מוביל באף אחד משישת המבחנים. הוא מגיע למקום השני בארבעה מהם, למשל 72.1% ב-DeepSWE v1.1 לעומת 77.0% של DeepSeek, ו-86.3% ב-SWEBench Pro v2 (Hard) לעומת 88.2% של Kimi K3.

במבחן אופטימיזציית kernels בשם PMPP-Hard פתר המודל בממוצע 54.25 מתוך 69 משימות. זה מציב אותו מאחורי GPT-6 Astra (63), Kimi K3.1 Pro (60.5), Claude Opus 5.5 (60), Kimi K3 (55.75) ו-DeepSeek V4.1 Flash (55.25), אך לפני GLM 5.3 (52.5) ו-Mistral Large 4 (50.25). חשוב לזכור שאלה נתונים שפרסמה החברה עצמה.

למה זה חשוב

אם המשקלים אכן יתפרסמו כמובטח, רישיון Apache 2.0, שהוא מהמתירניים הנפוצים, יאפשר למפתחים ולחברות להריץ את המודל ולהתאים אותו בעצמם. המשמעות היא חלופה נוספת בתחום שבו, לפי הטבלאות של החברה עצמה, בולטים כיום מודלים כמו DeepSeek, Kimi ו-GLM. גם גישת השחרור ראויה לתשומת לב: בדיקות בטיחות חיצוניות לפני פתיחת המשקלים, ולא אחריה. המבחן האמיתי יגיע ככל הנראה רק לאחר הפרסום, כשגורמים חיצוניים יוכלו לבחון את המודל בעצמם.