Thinking Machines发布Inkling 2 Small

Thinking Machines Labs发布了Inkling 2 Small，这是一款旨在自动完成编程、AI研究和商业工作等任务的模型。用户可通过该公司的Tinker云服务使用它。公司表示，计划于次周以开源许可发布模型权重，届时开发者便可自行运行或改造该模型。

据报道，该公司正在寻求一轮大规模融资。《商业内幕》报道称，Thinking Machines正进行一轮50亿美元融资，由Accel领投，潜在估值为400亿美元。根据现有信息，这些融资细节来自媒体报道，并未得到Thinking Machines证实。该公司由OpenAI前首席技术官Mira Murati于去年创立。

这款模型能做什么？

Thinking Machines使用由GB300 NVL72系统组成的集群训练Inkling 2 Small，每套系统配有72张Blackwell Ultra显卡。初始预训练耗时68小时，随后进行了为期九天的强化学习。公司称，训练数据包括数十万个长篇编程挑战，其中涉及神经网络训练和AI软件组件优化等练习。

在一项测试中，Thinking Machines要求Inkling 2 Small对Qwen3.5-4B进行微调，以提升其预测能力。公司称，这款较小的模型在4.5小时内将Qwen的预测得分提高了一倍。公司还表示，Inkling 2 Small在三项知识工作基准测试中的得分高于Spark Open、Kimi K3和其他开源模型，在多个金融任务数据集上的得分也更高。公告没有说明这些基准测试的名称或测试设置，因此这些结果是公司公布的数据，本文无法独立核实。

模型如何构建和使用？

Inkling 2 Small拥有5940亿个参数，也就是模型用来生成回答的可调数值。每次提示约有170亿个参数处于激活状态，模型还能灵活调整所用的算力。模型配备了一个拥有2.92亿个参数的视觉编码器，可分析图像并检查生成图形的外观。例如，Thinking Machines称，它既能检查网店商品页面是否正确显示，也能审查相关代码。

开发者还可以使用自己的数据对模型进行后训练，从而定制模型。Thinking Machines称，Inkling 2 Small的学习速度快于此前的模型，因此定制成本可能更低。根据现有信息，该公司尚未公布价格详情。