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 Analysis 智慧指數 31 分，據 Latent Space 報導比上一代高 18 分，並提供 1M 上下文與 1M 輸出。據 Latent Space，預訓練在 GB300 上耗時 68 小時、使用不到 12T token、全流程採用 NVFP4，並有一次統一的大規模 RL。官方稱其在長時程自主任務與 agentic coding 上提升明顯，DeepSWE v1.1 得分 72.1%，僅次於 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 77.0%；視覺與 agent 能力可藉助視覺反饋迭代搭建網站、遊戲與 3D 設計，例如用 Three.js 在無預製素材的情況下建置城市模擬器。Tinker 上可試用、微調與取樣，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，權重發布後可下載 checkpoint。對希望在本地跑模型的人來說，關鍵節點是下週開放的權重；目前只能通過 Tinker 按量付費使用。
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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。
Inkling 2 發布第二代 MoE 模型 Inkling 2 Small：594B 總引數、17B 啟用，支援影像輸入與可變推理力度，智慧指數 31 分。模型先在 Tinker 以閉權重上線，可試用、微調與取樣；完成外部安全測試與紅隊後，計劃下週以 Apache 2.0 許可開放完整權重。官方稱其長時程自主任務與 agentic coding 明顯提升，DeepSWE v1.1 得 72.1%，僅次於 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 77.0%。
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