Thinking Machines Labs выпустила Inkling 2 Small — модель для автоматизации задач, в том числе программирования, исследований в области ИИ и бизнес-процессов. Она доступна через облачный сервис компании Tinker. Thinking Machines планирует на следующей неделе выпустить веса модели по лицензии с открытым исходным кодом — это позволит разработчикам самостоятельно запускать и дорабатывать её.
Запуск модели состоялся на фоне сообщений о том, что компания готовит крупный раунд финансирования. Business Insider сообщил, что Thinking Machines привлекает $5 billion в раунде под руководством Accel при потенциальной оценке компании в $40 billion. Эти сведения о привлечении средств появились в СМИ и не подтверждены Thinking Machines в предоставленной информации. Компанию в прошлом году основала Мира Мурати, бывший технический директор OpenAI.
На что способна модель?
Thinking Machines обучала Inkling 2 Small на кластере систем GB300 NVL72, в каждой из которых установлено по 72 графических процессора Blackwell Ultra. Первичное предварительное обучение заняло 68 часов, после чего модель девять дней дообучали с помощью обучения с подкреплением. По словам компании, модель обучали на сотнях тысяч сложных задач по программированию, включая упражнения по обучению нейросетей и оптимизации компонентов ИИ-программ.
В одном из тестов Thinking Machines попросила Inkling 2 Small дообучить Qwen3.5-4B, чтобы улучшить его способность к прогнозированию. По данным компании, за 4.5 часа меньшая модель вдвое повысила результат Qwen в прогнозировании. Thinking Machines также утверждает, что Inkling 2 Small превзошла Spark Open, Kimi K3 и другие модели с открытым исходным кодом в трёх тестах на выполнение интеллектуальной работы и показала более высокие результаты в нескольких наборах данных для финансовых задач. В анонсе компания не назвала тесты и не указала условия их проведения, поэтому здесь эти результаты приводятся только со слов компании и не прошли независимую проверку.
Как устроена модель и как получить к ней доступ?
У Inkling 2 Small 594 billion параметров — настраиваемых значений, с помощью которых модель формирует ответы. Для обработки одного запроса активируются около 17 billion параметров; модель может менять объём используемых вычислительных ресурсов. Визуальный энкодер на 292 million параметров позволяет ей анализировать изображения и проверять внешний вид созданной графики. Например, по словам Thinking Machines, модель может проверить, правильно ли отображаются страницы товаров в интернет-магазине, а также проанализировать код.
Разработчики также могут адаптировать модель, дообучив её на собственных данных. Thinking Machines утверждает, что Inkling 2 Small обучается быстрее предыдущих моделей компании, что может снизить стоимость такой настройки. В доступной информации компания не привела цены.
Почему это важно
Разработчики могут получить доступ к Inkling 2 Small через Tinker и использовать её для программирования, проверки изображений и других задач. Планируемая публикация весов может расширить возможности настройки модели. Заявления компании о производительности не прошли независимую проверку, а цены и точные условия публикации весов не указаны.
