Thinking Machines Lab představila 5. listopadu 2026 model Inkling 2 Small, první zástupce druhé generace své řady Inkling. Firma, kterou založila bývalá technická ředitelka OpenAI Mira Murati, jej označuje za svůj dosud nejvýkonnější model.
3
5
13
Při uvedení ale nejde o volně stažitelný model: přístup vede přes platformu Tinker a jeho váhy zůstávají uzavřené. Právě to je důležité rozlišovat od plánovaného vydání pod otevřenou licencí.
Co Inkling 2 Small umí
Jde o model typu mixture of experts (MoE), tedy architekturu, která pro jednotlivé části úlohy využívá jen vybrané „experty“. Celkem má 594 miliard parametrů, ale pro každý token aktivuje 17 miliard. Přijímá text a obrázky, odpovídá textem a umožňuje nastavit míru výpočetního úsilí věnovaného uvažování.
2
3
U modelu se uvádí kontextové okno až jeden milion tokenů. Tento údaj však neznamená, že tak dlouhý kontext bude dostupný v každém nastavení Tinkeru: nabízené limity platformy se mohou lišit od specifikace modelu.
4
9
Dostupnost: Tinker nyní, otevřené váhy až po testech
Při uvedení lze model na Tinkeru používat k inferenci, vzorkování výstupů i dolaďování. Samotné váhy ale zatím stáhnout nelze. Thinking Machines Lab uvádí, že je chce zveřejnit pod licencí Apache 2.0 po dokončení externího bezpečnostního testování a red-teamingu, tedy prověřování modelu pokusy o zneužití.
2
3
Přesný termín není jistý. Oznámení firmy mluví o „příštím týdnu“, zatímco stránka věnovaná modelové řadě uvádí „v následujících týdnech“ a vydání váže na výsledky dalších bezpečnostních testů. Jde tedy o plán, nikoli potvrzené datum, kdy budou váhy ke stažení.
3
13
Jak si vede v testech
Organizace Artificial Analysis udělila modelu 31 bodů ve svém Intelligence Indexu. To je o 18 bodů více než u předchůdce. Podle jejího aktuálního pořadí by se Inkling 2 Small po vydání vah stal nejlépe hodnoceným otevřeným modelem vyvinutým mimo Čínu. Toto srovnání je podmíněné budoucím vydáním vah a nevypovídá o prvenství ve všech jednotlivých testech.
20
Jiná zpráva popisuje výsledek v Intelligence Indexu jako přibližně srovnatelný s modelem Gemini 3.8 Flash při jeho nejvyšší úrovni uvažování. Jde o srovnání výsledku indexu, nikoli o záruku stejného výkonu ve všech úlohách.
11
V testech zaměřených na práci agentů se podle Artificial Analysis skóre AutomationBench-AA zvýšilo z 5 % na 46 % a FrontierCode 2.0 z 5 % na 25 %.
20 Modelová karta uvádí také 13,1 % v Terminal-Bench v4.0 a 86,3 % v testu SWE-Bench Pro v2 (Hard); u druhého výsledku jej tabulka řadí na druhé místo mezi uvedenými skóre.
26
Jednotlivá čísla pocházejí z různých testů. Nejde je proto číst jako jedno univerzální hodnocení programovacích schopností modelu ani jako důkaz, že bude nejlepší pro každý vývojářský úkol.
Trénování a praktická omezení
Zpráva o uvedení uvádí, že model byl v předtrénování nativně trénován ve čtyřbitovém formátu NVFP4 od Nvidie. Jde o popis způsobu trénování, který je třeba odlišovat od počtu parametrů či výsledků benchmarků.
17
Inkling 2 Small zpracovává text a obrázky, ale podle dostupných popisů nepřijímá zvukový vstup ani negeneruje zvuk.
1
6 Prakticky je tak při rozhodování o vyzkoušení modelu podstatné hlavně to, že Tinker umožňuje jeho používání a dolaďování, zatímco stažitelné váhy jsou stále jen plánem čekajícím na bezpečnostní prověrku.
2
3