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Inkling 2 Small : ce qu’il faut savoir sur le nouveau modèle de Thinking Machines Lab
Lancé le 5 novembre 2026, Inkling 2 Small compte 594 milliards de paramètres au total, dont 17 milliards sont activés pour chaque jeton traité. Artificial Analysis lui attribue un score de 31 à son Intelligence Index, soit 18 points de plus que son prédécesseur.
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Points clés à retenir
- Lancé le 5 novembre 2026, Inkling 2 Small compte 594 milliards de paramètres au total, dont 17 milliards sont activés pour chaque jeton traité.
- Artificial Analysis lui attribue un score de 31 à son Intelligence Index, soit 18 points de plus que son prédécesseur.
- Le modèle est accessible sur Tinker avec des poids fermés ; leur publication sous Apache 2.0 est prévue après des tests de sécurité externes, sans date ferme.
Prompt 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 a lancé Inkling 2 Small le 5 novembre 2026. Premier modèle de sa deuxième génération, il est présenté par l’entreprise comme son modèle le plus performant à ce jour. Il est pour l’instant accessible sur Tinker, la plateforme de la société, mais ses poids ne sont pas téléchargeables. 3
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Un grand modèle à architecture « mixture-of-experts »
Fondée par Mira Murati, ancienne directrice technique d’OpenAI, Thinking Machines Lab décrit Inkling 2 Small comme un modèle « mixture-of-experts » (MoE) : il totalise 594 milliards de paramètres, mais en active 17 milliards par jeton. Il accepte des textes et des images, génère du texte et permet de régler l’effort de raisonnement. Les développeurs peuvent l’utiliser pour des inférences, des échantillonnages et des ajustements fins sur Tinker. 2
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La longueur de contexte annoncée peut atteindre un million de jetons. Il faut toutefois distinguer cette caractéristique du modèle des limites proposées dans chaque configuration de Tinker, qui peuvent être différentes. 4
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Des poids ouverts envisagés, mais pas encore disponibles
Au lancement, Inkling 2 Small fonctionne sur Tinker avec des poids fermés. Thinking Machines dit vouloir publier les poids complets sous licence Apache 2.0, après des évaluations de sécurité externes et des tests de red teaming. 3
Le calendrier reste flou : l’annonce de lancement évoque « la semaine prochaine », tandis que la page consacrée à la famille Inkling parle des « prochaines semaines » et précise que la publication dépendra de tests de sécurité supplémentaires. Il s’agit donc d’un objectif annoncé, pas d’une date confirmée. 3
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Que montrent les benchmarks ?
Artificial Analysis attribue à Inkling 2 Small un score de 31 sur son Intelligence Index, en hausse de 18 points par rapport au modèle précédent. 20 Selon l’organisme, si les poids sont publiés, le modèle deviendrait le modèle à poids ouverts le mieux classé parmi ceux développés hors de Chine dans son classement actuel. Cette affirmation est conditionnelle : les poids ne sont pas ouverts au lancement, et ce classement ne signifie pas que le modèle arrive en tête de toutes les évaluations.
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Un autre compte rendu situe son résultat à l’Intelligence Index à peu près au niveau de Gemini 3.8 Flash avec son réglage de raisonnement le plus élevé. Cette comparaison concerne le score de l’index, et non nécessairement tous les usages ou toutes les tâches. 11
Les évaluations axées sur les agents montrent aussi une progression par rapport au précédent Inkling : le score d’AutomationBench-AA passe de 5 % à 46 %, et celui de FrontierCode 2.0, de 5 % à 25 %. 20 La fiche du modèle indique 13,1 % à Terminal-Bench v4.0 et 86,3 % à SWE-Bench Pro v2 (Hard) ; pour cette dernière évaluation, le tableau classe le résultat au deuxième rang des scores rapportés.
26 Ces tests mesurent des capacités différentes : ils ne constituent pas une mesure unique et universelle des performances en programmation.
Quelques réserves pratiques
Des articles consacrés au lancement rapportent que le préentraînement du modèle a utilisé nativement le format quatre bits NVFP4 de Nvidia. Il s’agit d’un détail sur l’entraînement, distinct du nombre de paramètres et des résultats aux benchmarks. 17
Le modèle accepte des images et du texte, mais les descriptions disponibles indiquent qu’il ne prend pas en charge l’audio en entrée. 1
6 Pour les développeurs, la distinction essentielle est donc, pour l’heure, celle entre l’usage hébergé et l’accès aux poids : Tinker permet déjà l’échantillonnage et l’ajustement fin, tandis que le téléchargement des poids attend les vérifications de sécurité.
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Quelle est la réponse courte à « Inkling 2 Small : ce qu’il faut savoir sur le nouveau modèle de Thinking Machines Lab » ?
Lancé le 5 novembre 2026, Inkling 2 Small compte 594 milliards de paramètres au total, dont 17 milliards sont activés pour chaque jeton traité.
Quels sont les points clés à valider en premier ?
Lancé le 5 novembre 2026, Inkling 2 Small compte 594 milliards de paramètres au total, dont 17 milliards sont activés pour chaque jeton traité. Artificial Analysis lui attribue un score de 31 à son Intelligence Index, soit 18 points de plus que son prédécesseur.
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
Le modèle est accessible sur Tinker avec des poids fermés ; leur publication sous Apache 2.0 est prévue après des tests de sécurité externes, sans date ferme.