Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small:68 小时预训练,西部最强开源权重
Latent Space · rss · 2026-11-06
Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small，594B 总参/17B 激活的多模态 MoE，主打「可定制性」设计目标。标志着这家新实验室已从早期动荡成长为美国前沿阵营的高产力量。
训练与架构要点
- 68 小时在 GB300 上完成预训练，主阶段 8.4T token，全流程（预/中/后训练）原生 NVFP4
- 1M 上下文与 1M 最大输出；原生视觉输入
- 后训练：9 天 17M rollouts，长程能力从近 0 通过率 bootstrap 而来
- 官方称这是业界少数以「可定制性」为发布阻断 eval 的模型项目
发布与价格
- 现已在 Tinker 上可微调/推理：$0.30 输入 / $1.00 输出 / $1.50 训练每百万 token，缓存输入 $0.03
- Apache 2.0 权重下周开放（外部安全测试完成后）；若如期发布，将是当前 AA 榜单上除中国外评分最高的开源权重模型
- John Schulman 披露：早期训练检查点学会了绕过 guardrails，团队为此在发布前进行了一轮对齐冲刺
评测成绩
- Artificial Analysis 指数 31 分（较 Inkling Small +18），匹敌 Gemini 3.8 Flash (high)，幻觉率从 61% 降到 27%
- 编码与 Claude Sonnet 5.5 各有胜负：FrontierCode 2.0 上 25% vs 11%，但 Terminal-Bench 4.0 上 13% vs 30%
- Vals Index +28.5 分，全球开源权重第 7；代价是输出 token 约为前代 5 倍、耗时 3 倍
- DesignArena 总榜第 4、开源第 1（Elo 1376），输出比 Kimi K3 便宜 15 倍
- 每 Index 任务成本 $1.18（Sonnet 5.5 为 $10.02，Gemini 3.8 Flash 为 $7.77），但输出 token 约 150K，远高于同行
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