Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small，下周开源权重

Thinking Machines（Mira Murati 创办）于 11 月 6 日发布第二代模型 Inkling 2 Small，同时宣布其「模型工厂」（model factory）取得进展。模型已在 Tinker 平台开放微调与推理，官方承诺下周以 Apache 2.0 许可开源完整权重；若如期开源，将成为中国以外最强的开源权重模型。

已确认

• 架构与能力：总参数 594B、激活参数 17B 的 MoE 架构，支持图像输入与可变 effort；主打长程自主任务，能对工作成果进行视觉检查并迭代，适配不同 agent 框架与环境；官方称在 webdev、3D 和游戏开发方面较前代有巨大飞跃，员工称团队重点打磨了长时程（long horizon）能力，小团队在紧凑时间线内完成
• 评测：在 Artificial Analysis 智能指数 v5.0.1 上得 31 分，较上代 Inkling Small 提升 18 分；转发帖提到其居 SWE-bench 多模态榜第三、前端榜第四；echen 指出在 sudo L7 基准上以每任务 $0.34 的成本，拿到与贵 8-13 倍的 Gemini 4 Argon 和 Muse Wonder 1.0 相差 2 分以内的成绩
• 可用性：现已在 Tinker 平台开放微调与推理，用户可自行微调，也可让模型自主编排整个微调工作流；完整权重下周以 Apache 2.0 许可开源
• 训练效率：转发帖援引工程负责人 cHHillee 的说法称该模型预训练仅用不到 3 天；Xiao Guangxuan 透露主预训练阶段在原生 NVFP4 精度下、68 小时内完成 8.4T tokens 的训练，并称这是其「预测性 scaling 阶梯」的一级，后续还有更多进展；流传的训练成本对比图（teortaxesTex 转述）显示其预训练算力约 1.3×10²⁴ FLOPs，仅为 DeepSeek V4.1 Flash 的约 40%（17B 激活 × 12.6T tokens），代码压缩率反超全系；开发者 simonguozirui 测试称在 Tinker 上 75 步微调即追平前代最终成绩
• 定位：Tinker 的 Soumith Chintala 介绍称团队花大量时间研究「什么让模型易于定制」，Inkling 2 Small 可能是业内唯一把「可后训练性」作为核心设计目标的小模型；研究者 yujiabao 透露模型核心工作是 midtraining（预训练与后训练之间的中间训练阶段），该方向仍有大量探索空间，团队正在招聘前沿研究员；Nat Lambert 称其为「明显最聪明的西方开源权重模型」

尚未确认

• 定价、完整训练细节与技术报告尚未公布；训练成本对比图与 tokens 总量（8.4T 与 12.6T）等数字来自个人转述与流传图表，待官方文档核实
• 「最强开源权重模型」的定位基于 Artificial Analysis 单一指数，待权重实际开源后需更多第三方评测验证

为什么重要

• 「可后训练性」是本次发布的核心卖点：发布重点不在常规跑分，而在让开发者在微调环节获得更高效率，这直接关系到开源权重模型的实用价值
• 原生 NVFP4 低精度下 68 小时完成 8.4T tokens 预训练、以约 40% 的对标算力达到相当水平，展示了 Thinking Machines「模型工厂」快速迭代能力，暗示后续模型发布节奏可能显著加快
• sudo L7 上的性价比表现（约顶级模型 1/8-1/13 的成本、成绩相差 2 分以内）若经第三方复现，将对 API 模型定价形成压力
• 若开源后确实成为中国外最强开源权重模型，将改变当前开源模型竞争格局，对依赖开源权重的开发者生态影响直接

2026-11-06 ~ 2026-11-06 · 42 条相关

事件全程(共 5 集)→

• 第 1 集:Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small，下周开源权重(2026-11-06,42 条)
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• 第 3 集:Inkling 2 Small 以 0.69 美元生成完整股票尽调备忘录(2026-11-06,2 条)
• 第 4 集:Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small 获完整评测(2026-11-06,3 条)
• 第 5 集:Thinking Machines 小模型 Inkling 2 Small 追平 Kimi-K3(2026-11-06,2 条)

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