Thinking Machines Lab lancerede Inkling 2 Small 5. november 2026 som den første model i sin anden Inkling-generation. Modellen har 594 mia. parametre i alt, hvoraf 17 mia. er aktive for hvert token. Ved lanceringen var den tilgængelig via virksomhedens Tinker-platform, men vægtene var lukkede. Selskabet siger, at det vil udgive de fulde vægte under Apache 2.0, når eksterne sikkerhedstests er gennemført.
3
Hvad er Inkling 2 Small?
Thinking Machines Lab, der blev grundlagt af Mira Murati, tidligere teknologidirektør hos OpenAI, beskriver Inkling 2 Small som sin hidtil mest kapable model og den første i anden generation af Inkling-familien.
5
13 Det er en mixture-of-experts-model, der kan behandle tekst og billeder og justere, hvor meget ræsonnering den bruger. Udviklere kan bruge den til generering og finjustering via Tinker, men kan ikke hente modelvægtene ved lanceringen.
2
3
Modellens kontekstlængde angives til op til én million tokens. Det betyder ikke nødvendigvis, at alle Tinker-opsætninger giver adgang til så langt et kontekstvindue; platformens grænser kan være lavere.
4
9
Åbne vægte er planlagt, men datoen er uklar
Ved lanceringen var Inkling 2 Small en hosted model på Tinker med lukkede vægte. Thinking Machines siger, at selskabet vil frigive de fulde vægte under Apache 2.0 efter eksterne sikkerhedstests og red-teaming – en proces, hvor modellen testes for at afdække mulige svagheder og risici.
3
Tidsplanen er ikke helt entydig i kilderne: lanceringsmeddelelsen siger »næste uge«, mens modellens familieside siger »i de kommende uger« og gør frigivelsen afhængig af yderligere sikkerhedstest.
3
13 Begge formuleringer beskriver en plan, ikke en bekræftet dato for download.
Hvad viser testresultaterne?
Artificial Analysis giver Inkling 2 Small en score på 31 på sin Intelligence Index – 18 point mere end forgængeren.
20 Ifølge organisationen vil modellen, hvis vægtene bliver frigivet, være den højest scorende åbne model udviklet uden for Kina på dens aktuelle rangliste. Det er en betinget placering, ikke et tegn på, at modellen allerede var åben ved lanceringen eller fører på alle testområder.
20
En separat omtale beskriver modellens Intelligence Index-resultat som omtrent på niveau med Gemini 3.8 Flash ved modellens højeste ræsonneringsindstilling. Sammenligningen gælder indeksscoren – ikke nødvendigvis alle opgaver eller anvendelser.
11
Artificial Analysis rapporterer også fremgang på tests, der måler agentlignende opgaver: AutomationBench-AA steg fra 5 % til 46 %, mens FrontierCode 2.0 gik fra 5 % til 25 %.
20 I modelkortet står der 13,1 % på Terminal-Bench v4.0 og 86,3 % på SWE-Bench Pro v2 (Hard); sidstnævnte er markeret som næsthøjeste rapporterede score i den række.
26 Resultaterne kommer fra forskellige evalueringer og er ikke ét samlet mål for modellens evner inden for programmering.
Træning og praktisk brug
Omtale af lanceringen beskriver, at modellen blev fortrænet direkte med Nvidias firebitformat NVFP4.
17 Det er en oplysning om træningen, adskilt fra modellens parameterantal og testresultater.
Inkling 2 Small kan modtage tekst og billeder, men de tilgængelige beskrivelser siger, at den svarer med tekst og ikke tager imod lydinput.
1
6 For udviklere er den vigtigste forskel lige nu derfor adgangen: Tinker giver mulighed for at bruge og finjustere modellen, mens de downloadbare vægte fortsat afventer sikkerhedstest.
2
3