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Inkling 2 Small chega ao Tinker com pesos fechados e promessa de lançamento aberto
Lançado em 5 de novembro de 2026, o Inkling 2 Small é um modelo MoE com 594 bilhões de parâmetros no total e 17 bilhões ativos por token. A Artificial Analysis deu ao modelo nota 31 em seu Intelligence Index, 18 pontos acima do antecessor.
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Principais conclusões
- Lançado em 5 de novembro de 2026, o Inkling 2 Small é um modelo MoE com 594 bilhões de parâmetros no total e 17 bilhões ativos por token.
- A Artificial Analysis deu ao modelo nota 31 em seu Intelligence Index, 18 pontos acima do antecessor.
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
A Thinking Machines Lab lançou o Inkling 2 Small em 5 de novembro de 2026. Primeiro modelo da segunda geração da família Inkling, ele tem 594 bilhões de parâmetros no total, dos quais 17 bilhões são ativados por token. Por enquanto, o acesso é pelo Tinker, plataforma da empresa, e os pesos ainda não estão disponíveis para download. A companhia pretende publicá-los sob licença Apache 2.0 após testes externos de segurança. 3
O que é o Inkling 2 Small?
A Thinking Machines Lab, fundada pela ex-diretora de tecnologia da OpenAI Mira Murati, apresenta o Inkling 2 Small como seu modelo mais capaz até agora e o primeiro da segunda geração da família Inkling. 5
13 Ele usa uma arquitetura de mistura de especialistas (MoE), recebe texto e imagens e permite ajustar o nível de esforço de raciocínio. Desenvolvedores podem fazer inferências e ajustes finos pelo Tinker, mas não baixar os pesos neste momento.
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A janela de contexto anunciada chega a até 1 milhão de tokens. Esse número, porém, não significa que todas as configurações disponíveis no Tinker ofereçam o mesmo limite: os limites da plataforma podem variar. 4
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Acesso e planos para liberar os pesos
No lançamento, o Inkling 2 Small está hospedado no Tinker e tem pesos fechados. A Thinking Machines diz que pretende liberar os pesos completos sob a licença Apache 2.0 depois de testes externos de segurança e exercícios de red teaming — avaliações que buscam identificar riscos e vulnerabilidades. 3
O cronograma ainda não está definido com precisão nas fontes disponíveis. O anúncio de lançamento fala em “na próxima semana”, enquanto a página da família Inkling diz “nas próximas semanas” e condiciona a liberação a testes adicionais de segurança. 3
13 Portanto, são previsões, não uma data confirmada para download.
O que os benchmarks mostram
A Artificial Analysis atribuiu ao Inkling 2 Small 31 pontos no Intelligence Index, 18 a mais que seu antecessor. 20 Segundo a organização, se os pesos forem liberados, o modelo ocuparia a primeira posição entre os modelos de pesos abertos desenvolvidos fora da China em seu ranking atual. A afirmação é condicional: no lançamento, o modelo ainda era fechado, e o resultado não significa que ele lidere todos os benchmarks.
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Outro relato descreve a pontuação no Intelligence Index como aproximadamente equivalente à do Gemini 3.8 Flash em sua configuração de raciocínio mais alta. 11 A comparação se refere a esse índice, não necessariamente a todos os tipos de tarefa ou uso.
A Artificial Analysis também aponta avanços em testes voltados a tarefas com agentes em comparação com o Inkling anterior: o AutomationBench-AA passou de 5% para 46%, e o FrontierCode 2.0, de 5% para 25%. 20 Já o cartão do modelo registra 13,1% no Terminal-Bench v4.0 e 86,3% no SWE-Bench Pro v2 (Hard); nessa última linha, a tabela marca o resultado como o segundo mais alto reportado.
26 Como são avaliações diferentes, esses números não devem ser tratados como uma medida única e definitiva da capacidade de programação.
Treinamento e limitações práticas
Relatos sobre o lançamento afirmam que o pré-treinamento do modelo usou nativamente o formato de quatro bits NVFP4 da Nvidia. 17 Esse é um detalhe do treinamento, distinto da contagem de parâmetros e das notas obtidas nas avaliações.
O modelo aceita texto e imagens, mas as descrições disponíveis indicam que gera texto e não recebe áudio. 1
6 Para quem desenvolve aplicações, a diferença prática imediata é o tipo de acesso: o Tinker permite usar o modelo e fazer ajustes finos, enquanto o download dos pesos depende da conclusão dos testes de segurança.
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