Thinking Machines lanza Inkling 2 Small, un modelo propietario con pesos abiertos prometidos

Thinking Machines presentó Inkling 2 Small y afirma que obtiene 31 puntos en el Intelligence Index de Artificial Analysis, un gran salto frente a Inkling Small. Hoy está disponible para ajuste fino e inferencia en Tinker, su plataforma, y en Tinker Playground. Thinking Machines afirma que prevé publicar los pesos completos pronto; por ahora, el modelo es propietario.

Artificial Analysis, que realizó su propia evaluación, informa:

• Modelo: modelo de mezcla de expertos de 594B parámetros, con 17B activos, con capacidad de razonamiento, que recibe texto e imágenes y genera texto. Indica que está prevista la publicación de los pesos bajo Apache 2.0, sin fecha confirmada.
• Precio: $0.30 por 1M de tokens de entrada, $1.00 por 1M de tokens de salida y $0.03 por 1M de tokens de entrada en caché.
• Índice: 31, 18 puntos más que Inkling Small, a la par de Gemini 3.8 Flash (high) y por encima de MiMo-V2.6-Pro. Si se publican los pesos, afirma que sería el modelo de pesos abiertos con la puntuación más alta desarrollado fuera de China según las clasificaciones actuales.
• Agentes y programación: AutomationBench-AA sube del 5% al 46% y FrontierCode 2.0, del 5% al 25%, frente al 11% de Claude Sonnet 5.5 (medium); en Terminal-Bench 4.0 obtiene un 13%, frente al 30% de Sonnet 5.5.
• Otros resultados: HLE-Diamond, 29% (frente al 12%); CritPt v2, 56%, por detrás de Gemini 3.8 Flash (high), con un 65%; la tasa de alucinaciones en AA-Omniscience v1.1 baja del 61% al 27%, principalmente porque el modelo intenta responder menos preguntas (53% frente al 77%).
• Costo: unos 150K tokens de salida por tarea del Index, aproximadamente 4 veces más que Inkling Small, lo que eleva el costo de una tarea a $1.18, casi 6 veces el de Inkling Small, frente a $7.77 para Gemini 3.8 Flash (high) y $10.02 para Sonnet 5.5 (medium).

Estas son las cifras de Thinking Machines y Artificial Analysis.