Inkling 2 Small登顶开源权重设计榜

Artificial Analysis 称，Inkling 2 Small 在其指数中的表现追平 Gemini 3.8 Flash (high)。待模型权重发布后，它或将成为中国市场之外表现最佳的开源模型。

Mercor 公布 Inkling 2 Small 的 APEX 榜单成绩：APEX-Agents Pass@1 46.8%、平均分 60.9%，较 7 月发布的 Inkling（33.8%）提升约 13 个百分点。

Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small，新模型在 AA Intelligence Index 上取得 31 分，较前代明显提升。模型总参数为 594B，激活参数为 17B，原生以 NVFP4 精度训练，预训练仅耗时 68 小时，现可在 Tinker 平台进行微调和推理。官方表示完整权重即将开源。

Thinking Machines 发布的 Inkling 2 Small 在 Surge AI 的 staff 级软件工程基准 sudo L7 上取得接近旗舰编程模型的得分。每任务成本仅 $0.34，是榜单中最便宜的模型，而 Gemini 4 等旗舰编程模型的价格高出 8-13 倍。

ValsAI 评测数据显示，Inkling 2 Small 在 Finance Agent 和 Finance Index 两个榜单均位列开源权重模型第一，Finance Agent 总体排名第四，仅落后 Claude Opus 5.5 0.3 分。其 APEX-Agent 得分 46.8%，较前代涨 13 分，会计榜开源第二。

Thinking Machines 团队展示的 Inkling 2 视觉能力已从 v1 的“重影”进化至 v2，并能解出 WineBench 基准。Inkling 2 Small 在 APEX-Agent 得分 46.8%，较前代提升 13 分，以 1/8 价格逼近顶级编程模型。

Thinky Machines 推出 Inkling 2 Small，在 AA Intelligence Index 上得分 31，较前代大幅提升。该模型当天即可在 Tinker 上进行微调和推理，完整权重即将开源发布。

Reddit 帖转述 Thinking Machines 的 Inkling 2 Small 发布，称其为非中国系开源权重模型中 AA 得分最高者，正式发布仍待定。

Thinky Machines 的新模型 Inkling 2 Small 在 DesignArena 总排名第 4、开源权重模型中排名第 1，Elo 为 1376。其定价为每百万输入/输出 token $0.30/$1.00，输出价格比 Kimi K3 便宜 15 倍，权重即将发布。实测显示，该模型可在 Blender 中构建并渲染 3D 场景，通过视觉检查持续迭代修正。

Inkling 2 Small以0.69美元生成上市公司股权尽调备忘录，并在DiligenceBench获得0.82分，超过第二名模型的0.67分。该模型为594B参数MoE架构，17B激活，输入价格为$0.30/M、输出价格为$1/M。测试中，智能体在申报文件工具仅返回PSEG目录后，自主下载3.7MB的10-Q并用Python解析，发现一笔12亿美元抵押品释放需从经营现金流中剔除。

Thinking Machines Lab 推出 Inkling 2 Small，这是一款总参数量为 594B、激活参数量为 17B 的 MoE 模型。公司计划在完成安全测试后于下周发布模型权重。

PyTorch 作者 Soumith Chintala 表示，Inkling 2 Small 相较 Inkling 1 显著升级，所附基准表显示其视觉能力领先多款开源模型。

Thinking Machines 发布新开源权重模型 Inkling 2 Small，Artificial Analysis 随后公布其在智能指数 v5.0 与 v5.0.1 下的完整评测成绩，并开放与其他模型的横向对比页面。评测认为该模型或成为中国之外最强的开源权重模型，社区可查看其在各基准上的具体表现。

Thinking Machines 的 Tinker 平台上线 Inkling 2 Small，发布重点聚焦模型的可后训练性。相同数据与算法下，Inkling 2 Small 在多种后训练场景中学得更快、提升更多，例如金融文档摘要任务仅训练 75 步就达到前代 Inkling Small 的最终水平。

Thinking Machines 测试 Inkling 2 Small 的视觉鉴酒能力，模型仅凭一张包含三个红酒杯的照片，在 20 次测试中 19 次正确识别三种葡萄酒。该结果超过人类研究员，引发“品酒师比卡车司机先被替代”的调侃。

Thinking Machines 的 Inkling 2 Small 以 1376 Elo 位列 Design Arena 总榜第 4，并登上开源权重模型第一名。材料称，该模型来自美国，输出价格比 Kimi K3 便宜约 15 倍。

Thinking Machines 的 Soumith Chintala 宣布 v2 small 模型上线，可在 Tinker 平台上训练与微调。模型预训练仅使用 GB300 运行 68 小时，后训练采用 1700 万次 rollout 并历时 9 天，全流程均使用 NVFP4 精度。开源权重将在完成外部安全测试后于下周发布。

Thinking Machines的Inkling 2 Small在DiligenceBench金融评测中，以0.69美元生成完整的上市公司股票尽调备忘录。该模型采用594B参数MoE架构、17B激活参数，输入价格为0.30美元/M tokens，输出价格为1美元/M tokens。

thoughtfullab 与 Thinking Machines 评测称，Inkling 2 Small 在 PostTrainBench 中以 17B 激活参数获得 31.87 分。

Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small，Elo 1376 位列 DesignArena 总榜第 4，并在开源权重模型中排名第一。其 API 定价为每百万输入 token $0.30、输出 token $1.00，输出价格比 Kimi K3 便宜 15 倍；该模型在 General Purpose 和 Landing Page 两个子类目排名第一，权重即将开源发布。

Thinking Machines 发布第二代模型 Inkling 2 Small，采用总参数 594B、激活 17B 的 MoE 架构。模型支持图像输入与可变 effort，在 AA Intelligence Index 上获得 31 分，较前代有所提升。

Thinking Machines 发布第二代模型 Inkling 2 Small，面向长程自主任务，可对工作成果进行视觉检查与迭代，并适配不同智能体框架和环境。用户可在 Tinker 上微调，也能让模型自主编排整个微调工作流。

Thinking Machines Lab 发布 Inkling 2 Small，一款总参数 594B、激活参数 17B 的 MoE 模型，支持图像输入和可变 effort。模型当前可通过 Tinker 推理与微调，Artificial Analysis Intelligence Index 得分 31；完成外部安全测试和红队测试后，计划于下周以 Apache 2.0 许可开放完整权重。