RespuestasPublicado22 fuentes
Inkling 2 Small: claves del modelo de 594.000 millones de parámetros
Thinking Machines Lab presentó Inkling 2 Small el 5 de noviembre de 2026. Tiene 594.000 millones de parámetros, de los que activa 17.000 millones por token.
Publicado porEditado con GPT-6 LunaImágenes generadas con GPT Image 2
Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- Thinking Machines Lab presentó Inkling 2 Small el 5 de noviembre de 2026. Tiene 594.000 millones de parámetros, de los que activa 17.000 millones por token.
- Artificial Analysis le asignó 31 puntos en su Intelligence Index, 18 más que a su predecesor.
Prompt de IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What are the key details of Thinking Machines Lab’s November 5 launch of Inkling 2 Small—including the startup’s founding by former OpenAI C. Article summary: Thinking Machines Lab launched Inkling 2 Small on November 5, 2026, as the first model of its second generation, initially offering closed-weight access through Tinker rather than downloadable open weights. [9] The avail. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
Thinking Machines Lab presentó Inkling 2 Small el 5 de noviembre de 2026 como el primer modelo de su segunda generación. El sistema tiene 594.000 millones de parámetros totales y activa 17.000 millones por token. Por ahora se ofrece a través de Tinker, la plataforma de la empresa, con los pesos cerrados. La compañía dice que quiere publicarlos bajo la licencia Apache 2.0 después de someterlos a pruebas de seguridad externas. 3
Qué es Inkling 2 Small
Thinking Machines Lab, empresa fundada por la exdirectora de tecnología de OpenAI Mira Murati, presenta Inkling 2 Small como su modelo más capaz hasta la fecha. Es un modelo de mezcla de expertos: una arquitectura que activa solo parte de sus parámetros para procesar cada token. 5
13
El modelo admite texto e imágenes como entrada y permite ajustar el nivel de razonamiento. En Tinker, los desarrolladores pueden probarlo y afinarlo, pero no descargar sus pesos en esta etapa. 2
3
La ficha del modelo señala una ventana de contexto de hasta un millón de tokens. Esa cifra no implica que todas las configuraciones disponibles en Tinker permitan usar el máximo: los límites de la plataforma pueden ser distintos. 4
9
Acceso y publicación prevista de los pesos
En su lanzamiento, Inkling 2 Small está disponible con pesos cerrados en Tinker. Thinking Machines Lab afirma que pretende publicar los pesos completos con licencia Apache 2.0 una vez concluidas las pruebas externas de seguridad y el ejercicio de red teaming, en el que se buscan vulnerabilidades mediante pruebas adversariales. 3
Los plazos comunicados no son del todo uniformes: el anuncio de lanzamiento dice «la próxima semana», mientras que la página de la familia Inkling habla de «las próximas semanas» y condiciona la publicación a pruebas adicionales. 3
13 Por tanto, son planes sujetos a esas evaluaciones, no una fecha confirmada para descargar el modelo.
Qué muestran las pruebas de rendimiento
Artificial Analysis le asignó 31 puntos en su Intelligence Index, una mejora de 18 puntos respecto de su predecesor. La organización indica que, si se publican los pesos, el modelo ocuparía el primer puesto entre los modelos de pesos abiertos desarrollados fuera de China según su clasificación actual. Es una afirmación condicional: al salir, Inkling 2 Small todavía no era de pesos abiertos, y el resultado no significa que lidere todas las pruebas. 20
Otro informe sitúa su puntuación del índice aproximadamente al nivel de Gemini 3.8 Flash con el ajuste de razonamiento más alto. La comparación se refiere a ese índice, no necesariamente al rendimiento en cada tarea. 11
Artificial Analysis también informa de mejoras frente al Inkling anterior en pruebas orientadas a agentes: AutomationBench-AA pasó del 5 % al 46 %, y FrontierCode 2.0, del 5 % al 25 %. 20 La ficha del modelo registra 13,1 % en Terminal-Bench v4.0 y 86,3 % en SWE-Bench Pro v2 (Hard); en esta última prueba, la tabla indica que el resultado es el segundo más alto de su fila.
26 Son evaluaciones distintas: no conviene reducirlas a una única medida de capacidad para programar.
Entrenamiento y aspectos prácticos
La cobertura del lanzamiento describe el preentrenamiento del modelo como realizado de forma nativa con NVFP4, un formato de coma flotante de cuatro bits de Nvidia. Se trata de un dato sobre el entrenamiento, distinto del número de parámetros y de las puntuaciones en pruebas. 17
Aunque el modelo admite imágenes, las descripciones disponibles indican que recibe texto e imágenes y genera texto; no acepta audio como entrada. 1
6 Para quienes quieran probarlo, la diferencia práctica hoy es clara: Tinker permite usarlo y ajustarlo, pero la descarga de los pesos depende de las pruebas de seguridad pendientes.
2
3
Studio Global AI
Continúe su investigación
Esta página incluye una respuesta respaldada por fuentes que puede continuar dentro de Studio Global.
La gente también pregunta
¿Cuál es la respuesta corta a "Inkling 2 Small: claves del modelo de 594.000 millones de parámetros"?
Thinking Machines Lab presentó Inkling 2 Small el 5 de noviembre de 2026. Tiene 594.000 millones de parámetros, de los que activa 17.000 millones por token.
¿Cuáles son los puntos clave a validar primero?
Thinking Machines Lab presentó Inkling 2 Small el 5 de noviembre de 2026. Tiene 594.000 millones de parámetros, de los que activa 17.000 millones por token. Artificial Analysis le asignó 31 puntos en su Intelligence Index, 18 más que a su predecesor.