Thinking Machines Lab 于 2026 年 11 月 5 日发布 Inkling 2 Small，这是该公司第二代模型系列的首款产品。模型总参数量为 5940 亿，每个 token 激活 170 亿参数；目前通过公司自家的 Tinker 平台提供，权重尚未开放下载。公司计划在完成外部安全测试后，以 Apache 2.0 许可发布完整权重。3

Inkling 2 Small 是什么？

由前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab，将 Inkling 2 Small 称为目前能力最强的模型，也是第二代 Inkling 系列的第一款产品。513 它采用混合专家（MoE）架构，可处理文本和图像输入，并支持调整推理力度。开发者现可通过 Tinker 调用模型、进行采样和微调，但发布初期无法下载模型权重。23

该模型的规格据报支持最长 100 万 token 的上下文。不过，这并不意味着 Tinker 的每种配置都能使用这么长的上下文；平台当前可用的长度可能有所不同。49

目前怎么用？开放权重何时发布？

发布时，Inkling 2 Small 仅以闭源权重形式托管在 Tinker 上。Thinking Machines 表示，计划在外部安全测试和红队测试完成后，以 Apache 2.0 许可发布完整权重。3

具体时间尚未确定：发布公告称“下周”，模型系列页面则说“未来几周内”，并指出发布时间取决于后续安全测试结果。313 因此，这些都应视为计划，而不是已经确认的下载日期。

基准测试成绩怎么看？

Artificial Analysis 给 Inkling 2 Small 的 Intelligence Index 评分为 31 分，比前代高 18 分。20 该机构还表示，若模型权重如期发布，按其当前榜单，Inkling 2 Small 将成为中国以外开发的开放权重模型中得分最高的一款。这个排名以权重发布为前提，并不代表模型在发布时已经开放权重，也不意味着它在所有基准测试中都领先。20

另一篇报道指出，它的 Intelligence Index 成绩大致与推理强度最高设置下的 Gemini 3.8 Flash 相当。11 这一比较仅针对该指数结果，不代表两款模型在每种任务或使用场景中的表现都相同。

Artificial Analysis 的报告还显示，与上一代 Inkling 相比，Inkling 2 Small 在面向智能体的测试中有所提升：AutomationBench-AA 从 5% 升至 46%，FrontierCode 2.0 从 5% 升至 25%。20 模型卡列出的成绩包括 Terminal-Bench v4.0 的 13.1%，以及 SWE-Bench Pro v2（Hard）的 86.3%；在模型卡对应的比较表中，后者被标为该行第二高成绩。26 这些结果来自不同测试，不能简单合并成一个衡量编程能力的通用分数。

训练信息与使用注意

有关发布的报道提到，模型预训练阶段原生使用了英伟达 NVFP4 四位浮点格式。17 这是训练方式的报道，与模型参数量和评测分数属于不同信息。

Inkling 2 Small 支持多模态输入，但现有资料称它接收文本和图像、以文本作答，不支持音频输入。16 对开发者而言，眼下最实际的区别在于使用方式：可以通过 Tinker 进行采样和微调，但可下载的权重仍需等待安全测试完成后再发布。23

Thinking Machines Lab 于 2026 年 11 月 5 日发布 Inkling 2 Small，这是该公司第二代模型系列的首款产品。模型总参数量为 5940 亿，每个 token 激活 170 亿参数；目前通过公司自家的 Tinker 平台提供，权重尚未开放下载。公司计划在完成外部安全测试后，以 Apache 2.0 许可发布完整权重。3

Inkling 2 Small 是什么？

由前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab，将 Inkling 2 Small 称为目前能力最强的模型，也是第二代 Inkling 系列的第一款产品。513 它采用混合专家（MoE）架构，可处理文本和图像输入，并支持调整推理力度。开发者现可通过 Tinker 调用模型、进行采样和微调，但发布初期无法下载模型权重。23

该模型的规格据报支持最长 100 万 token 的上下文。不过，这并不意味着 Tinker 的每种配置都能使用这么长的上下文；平台当前可用的长度可能有所不同。49

目前怎么用？开放权重何时发布？

发布时，Inkling 2 Small 仅以闭源权重形式托管在 Tinker 上。Thinking Machines 表示，计划在外部安全测试和红队测试完成后，以 Apache 2.0 许可发布完整权重。3

具体时间尚未确定：发布公告称“下周”，模型系列页面则说“未来几周内”，并指出发布时间取决于后续安全测试结果。313 因此，这些都应视为计划，而不是已经确认的下载日期。

基准测试成绩怎么看？

Artificial Analysis 给 Inkling 2 Small 的 Intelligence Index 评分为 31 分，比前代高 18 分。20 该机构还表示，若模型权重如期发布，按其当前榜单，Inkling 2 Small 将成为中国以外开发的开放权重模型中得分最高的一款。这个排名以权重发布为前提，并不代表模型在发布时已经开放权重，也不意味着它在所有基准测试中都领先。20

另一篇报道指出，它的 Intelligence Index 成绩大致与推理强度最高设置下的 Gemini 3.8 Flash 相当。11 这一比较仅针对该指数结果，不代表两款模型在每种任务或使用场景中的表现都相同。

Artificial Analysis 的报告还显示，与上一代 Inkling 相比，Inkling 2 Small 在面向智能体的测试中有所提升：AutomationBench-AA 从 5% 升至 46%，FrontierCode 2.0 从 5% 升至 25%。20 模型卡列出的成绩包括 Terminal-Bench v4.0 的 13.1%，以及 SWE-Bench Pro v2（Hard）的 86.3%；在模型卡对应的比较表中，后者被标为该行第二高成绩。26 这些结果来自不同测试，不能简单合并成一个衡量编程能力的通用分数。

训练信息与使用注意

有关发布的报道提到，模型预训练阶段原生使用了英伟达 NVFP4 四位浮点格式。17 这是训练方式的报道，与模型参数量和评测分数属于不同信息。

Inkling 2 Small 支持多模态输入，但现有资料称它接收文本和图像、以文本作答，不支持音频输入。16 对开发者而言，眼下最实际的区别在于使用方式：可以通过 Tinker 进行采样和微调，但可下载的权重仍需等待安全测试完成后再发布。23