A Thinking Machines Labs lançou o Inkling 2 Small, um modelo desenvolvido para automatizar tarefas como programação, pesquisa em IA e atividades empresariais. Ele está disponível no serviço de nuvem Tinker, da empresa. A Thinking Machines afirma que pretende liberar os pesos do modelo sob uma licença de código aberto na semana seguinte, o que permitiria aos desenvolvedores executar ou adaptar o modelo por conta própria.
O lançamento ocorre enquanto, segundo relatos, a empresa busca captar um grande volume de recursos. O Business Insider noticiou que a Thinking Machines está levantando $5 billion em uma rodada liderada pela Accel, com uma avaliação potencial de $40 billion. Essas informações sobre a captação foram noticiadas, mas não foram confirmadas pela Thinking Machines nos dados fornecidos. A empresa foi fundada no ano passado por Mira Murati, ex-diretora de tecnologia da OpenAI.
O que o modelo pode fazer?
A Thinking Machines treinou o Inkling 2 Small em um cluster de sistemas GB300 NVL72, cada um com 72 placas gráficas Blackwell Ultra. O pré-treinamento inicial levou 68 horas, seguido por um processo de aprendizado por reforço de nove dias. A empresa diz que treinou o modelo com centenas de milhares de desafios avançados de programação, incluindo exercícios de treinamento de redes neurais e otimização de componentes de software de IA.
Em um teste, a empresa pediu ao Inkling 2 Small que ajustasse o Qwen3.5-4B para melhorar sua capacidade de previsão. Segundo a Thinking Machines, o modelo menor dobrou a pontuação do Qwen em previsão em 4.5 horas. A empresa também afirma que o Inkling 2 Small superou o Spark Open, o Kimi K3 e outros modelos de código aberto em três benchmarks de trabalho intelectual, além de obter pontuações mais altas em vários conjuntos de dados de tarefas financeiras. O anúncio não identificou os benchmarks nem informou as condições dos testes; portanto, os resultados são declarações da empresa e não foram verificados de forma independente aqui.
Como ele é desenvolvido e acessado?
O Inkling 2 Small tem 594 bilhões de parâmetros — os valores ajustáveis que um modelo usa para gerar respostas. Cerca de 17 bilhões ficam ativos por prompt, e o modelo pode variar a quantidade de poder computacional que utiliza. Um codificador visual, com 292 milhões de parâmetros, permite analisar imagens e inspecionar a aparência dos gráficos que gera. Por exemplo, segundo a Thinking Machines, ele pode verificar se as páginas de produtos de uma loja online são exibidas corretamente e também analisar o código.
Os desenvolvedores também podem personalizar o modelo por meio de treinamento adicional com seus próprios dados. A Thinking Machines afirma que o Inkling 2 Small aprende mais rápido que seus modelos anteriores, o que, segundo a empresa, pode tornar essa personalização mais econômica. A empresa não forneceu informações sobre preços nos dados disponíveis.
Por que importa
Os desenvolvedores podem acessar o Inkling 2 Small pelo Tinker e usá-lo para programação, análise de imagens e outras tarefas. A planejada liberação dos pesos pode permitir mais personalização. As alegações de desempenho da empresa não foram verificadas de forma independente aqui, e não foram especificados os preços nem os termos exatos da liberação prevista dos pesos.
