Mira Murati 新作 Inkling Small 评测:仅三分之一参数比肩旗舰
ArtificialAnlys · x · 2026-07-31
由前 OpenAI CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machines 发布了第二款开源推理模型 Inkling Small(276B 总参数,12B 激活参数,Apache 2.0)。在 Artificial Analysis 智能指数中,它以不到旗舰版三分之一的总参数量取得了 40 分,仅落后旗舰版 1 分,成为同等规模开源模型中的最强者。
核心评测结论:
- 编码与推理:在多项基准中达到甚至超越旗舰版,如 HLE(32% vs 30%)、GPQA Diamond(89% vs 87%)和 SciCode(49% vs 46%)。
- 智能体与事实:事实准确性有所妥协,AA-Omniscience 得分为 -9(旗舰版为 2),但在长程智能体任务中,凭借更优的排版表现获得了更高的 Elo 分。
- Token 效率:平均每任务输出 24K tokens,略低于旗舰版,远优于同级别的 DeepSeek V4 Flash(45K)和 GPT-5.4 mini(78K)。
- 定价与速度:API 定价为输入 $0.30 / 百万 tokens,输出 $1.20 / 百万 tokens,生成速度为 92 tokens/s,兼具性价比与高速度。
所属事件:Thinking Machines 发布开源模型 Inkling-Small(22 条相关)→
「模型」频道最新
- Transluce发布WeirdChat,收录17万条大模型异常行为 — ChowdhuryNeil · 2026-07-31
- 图表揭示大模型性价比飞跃:极低成本即可获高智能 — downingARK · 2026-07-31
- AI 太空竞赛实测:GPT-5.6 得分 13% 创纪录,Kimi K3 仅 5.2% — scaling01 · 2026-07-31
- 曝 OpenAI GPT-5.6 实现自我优化:服务成本降 20% — tszzl · 2026-07-31
- 学者激辩 Scaling Law:模型变强但泛化变差? — davidmanheim · 2026-07-31
- Neutrino-8B 上榜 HF,采用低于 2-bit 的三值量化 — FermionResearch · 2026-07-31