11 月 6 日,Thinking Machines 發布第二代模型 Inkling 2 Small,先在自家 Tinker 平台以閉權重上線,完整權重計劃在下週完成外部安全測試與紅隊後以 Apache 2.0 許可開放。模型為 594B 總引數、17B 啟用的 MoE,支援影像輸入與可變推理力度,Artificial… 看完整事件
Thinking Machines 發布 Inkling 2 Small,Apache 2.0 權重下週開放
Thinking Machines 發布 Inkling 2 Small:594B 總引數、17B 啟用的多模態 MoE,支援 1M 上下文與 1M 輸出,現已在 Tinker 上線,Artificial Analysis 智慧指數 31 分,比上一代高 18 分。預訓練在 GB300 上耗時 68 小時、全流程採用 NVFP4,Tinker 定價為每百萬 token 輸入 0.30 美元、輸出 1.00 美元、訓練 1.50 美元。
公開了 68 小時預訓練、NVFP4 全流程與每百萬 token 定價等具體細節,並把可定製性設為發布門檻,對關注開放權重模型與 Tinker 微調成本的開發者有參考價值。
原標題:[AINews] Inkling 2 Small: 17A-594B trained in 68 hours on 12T tokens, beating Muse Spark
閱讀原文
| 評分 | 88 / 88(平均 88,門檻 65) |
|---|---|
| 狀態 | 精選 |
相關報導
ThinkingCap 版 Gemma-4-26B-A4B 思考量平均減少 38.9%
BottleCap AI 發布 ThinkingCap 系列第五個模型,把 Google gemma-4-26B-A4B-it 的平均思考 token 減少 38.9%,十二項基準準確率平均只降 0.15pp。單項降幅最高為 LongBench v2 的 69.1%,AA-LCR 降 59.3%;迴圈輸出率從 3.64% 降到 0.76%;IFBench 反而提升 1.83pp,AA-LCR 準確率下降 4.00pp 是主要代價。取樣設定和 vLLM 服務棧不變,可直接替換;
Anthropic 發布 Claude Haiku 5.5,執行成本較上代降約 75%
Anthropic 發布 Claude Haiku 5.5,官方稱其是迄今最便宜、最快、能力最強的小模型,平均執行成本比 Haiku 4.5 低約 75%。定價為每百萬 token 輸入 0.10 美元、輸出 0.50 美元(提示 10 萬 token 以內),並首次在 Haiku 級模型上提供可調 effort 設定,用於權衡成本與智慧。
@GoogleDeepMind: At 740M parameters, it’s competitive across benchmarks – even outperforming some specialist models …
Google DeepMind 推出 EmbeddingGemma 2 嵌入模型,740M 引數在多項基準上具備競爭力,甚至超過部分引數量兩倍以上的專用模型。模型以 Apache 2.0 許可發布,權重已上線 Hugging Face 與 Kaggle。開發者可用它為應用加入多模態檢索,例如用語音備忘錄定位影片片段,也可與 Gemma 4 搭配實現端側私有 RAG。
Ollama 上線 40B MoE 開源模型 Flint,主打端側程式設計
Ollama 上線由 Recursive SI 開發的約 40B 引數 MoE 開源模型 Flint,面向端側 agentic coding 場景。官方給出短上下文下的生成速度:M4 Pro MacBook Pro 上超過 125 tps,64GB 視訊記憶體的 NVIDIA RTX Spark 上超過 150 tps。
Mistral Large 4 開源權重發布,API 價格較預覽版降約五成
Mistral 發布旗艦模型 Mistral Large 4(代號 Le Chonk)的開源權重,面向 agentic coding 與網路安全場景。總引數 1.05T、啟用 52B,支援 1M 上下文、文字與影像輸入、最大 256K 輸出;API 價為每百萬輸入/輸出 token 0.70/2.10 美元(快取 0.07 美元),比預覽版低約五成,MEOW 許可證要求模型即服務商用另行授權。