Thinking Machines Lab hat Inkling 2 Small veröffentlicht, das neueste Mitglied seiner Inkling-Modellfamilie – und das Modell erzielte 31 Punkte in Version 5.0 des Artificial Analysis Intelligence Index.

Obwohl sich das Unternehmen der Open-Weights-Bewegung verpflichtet fühlt, erscheint das neue Modell zunächst als proprietäres Produkt, das ausschließlich über die Tinker-Plattform verfügbar ist; die Gewichte sollen zu einem späteren Zeitpunkt freigegeben werden.

Der Launch erfolgte am 5. November 2026, womit Inkling 2 Small die Veröffentlichung der zweiten Generation des Labors ist – knapp vier Monate nach dem Debüt der ursprünglichen Inkling-Reihe im Juli. Ein schneller Iterationszyklus für ein Labor, das erst Anfang 2025 seine Türen öffnete.

Architektur und Preisgestaltung

Inkling 2 Small basiert auf einer Mixture-of-Experts-Architektur und kombiniert 594 Milliarden Parameter insgesamt mit nur 17 Milliarden aktiven Parametern zu jedem Zeitpunkt. Jede Anfrage wird an eine kleine Teilmenge der internen „Experten“ des Modells weitergeleitet, sodass das System über einen großen Wissensspeicher verfügt, aber nur einen Bruchteil seiner Rechenleistung für eine einzelne Abfrage aufwendet. Diese Aufteilung erklärt, warum die Gesamtparameterzahl weit höher ausfällt als die Serverkosten: Der Rechenaufwand pro Abfrage richtet sich nach den 17 Milliarden aktiven Parametern, nicht nach den vollen 594 Milliarden. Solche Designs sind heute ein Standard-Konzept für Effizienz bei den größten Modellen.

Die Nutzung über die Tinker-Plattform von Thinking Machines kostet 0,30 $ pro 1 Million Input-Tokens und 1,00 $ pro 1 Million Output-Tokens – Preise, die das Unternehmen in seinen Forschungsergebnissen als wettbewerbsfähig im Vergleich zu Mitbewerbern bezeichnet.

Das Modell akzeptiert Bildeingaben und unterstützt variable Denkintensität: Nutzer können einstellen, wie intensiv das Modell ein Problem durchdenkt, und tauschen dabei Geschwindigkeit und Kosten gegen Tiefe. Thinking Machines bewirbt es für agentisches Coding, Vision, Reasoning und Wissensarbeit. „Agentisch“ bedeutet, dass das Modell mehrstufige Aufgaben eigenständig ausführen kann, statt nur jeweils eine Frage zu beantworten.

Das Training stützte sich auf einen großen integrierten Reinforcement-Learning-Lauf, ein Verfahren, das dem Modell ermöglicht, visuelles Feedback zur Anpassung seiner Arbeit bei Aufgaben wie dem Erstellen von Websites und Spielen zu nutzen.

Benchmark-Ergebnisse

In den Benchmarks belegte Inkling 2 Small Platz 4 auf DesignArena – einer Rangliste, die sich speziell auf Design- und Frontend-Ergebnisse konzentriert – und erreichte dort zugleich Platz 1 unter den Open-Weights-Modellen. Sein AA Intelligence Index Score von 31 liefert eine Momentaufnahme der allgemeinen Leistungsfähigkeit in einer einzigen Zahl; da der Index in Version 5.0 vorliegt, spiegelt der Wert die neueste Ausgabe dieser Testsuite wider. Da versionierte Benchmarks die Vergleichbarkeit mit jeder Revision neu setzen, sollte die 31 am besten neben anderen v5.0-Ergebnissen und nicht neben Ergebnissen älterer Ausgaben gelesen werden.

Hintergrund des Unternehmens

Thinking Machines Lab startete im Februar 2025 mit einer Seed-Runde von 2 Milliarden $ bei einer Bewertung von 12 Milliarden $ – eine der größten Seed-Finanzierungen, die je für ein KI-Startup verzeichnet wurde.

Das erste Inkling-Modell erschien am 15. Juli 2026. Es war ein größeres System mit 975 Milliarden Parametern insgesamt und 41 Milliarden aktiven. Inkling-Small folgte am 30. Juli 2026 mit 276 Milliarden Parametern insgesamt und 12 Milliarden aktiven. Die neue Version liegt in der Größe zwischen den beiden.

Inkling 2 Small ist mehr als doppelt so groß wie sein Namensvorgänger, und die Anzahl der aktiven Parameter stieg von 12 Milliarden auf 17 Milliarden.

Die Open-Weights-Frage

Der bemerkenswerteste Spannungspunkt ist die Gewichtsfrage. Thinking Machines positioniert sich als Verfechter eines Open-Weights-Ansatzes, doch Inkling 2 Small läuft derzeit nur als geschlossenes Modell auf Tinker.

Das Unternehmen plant, die Gewichte nach externen Sicherheitstests unter einer Apache-2.0-Lizenz freizugeben. Apache 2.0 ist eine permissive Lizenz, die im Allgemeinen jedem die Nutzung, Modifikation und den Aufbau kommerzieller Produkte auf Basis der Software erlaubt. Für Entwickler markiert diese Lizenz den Unterschied zwischen dem Mieten des Zugangs über einen einzigen Anbieter und dem Betrieb oder der Anpassung eines Modells auf der eigenen Infrastruktur.

Bis zu dieser Veröffentlichung können Entwickler auf das Modell nur über die Plattform von Thinking Machines selbst zugreifen. Dort können sie Inferenz ausführen und es feintunen, aber sie können es nicht herunterladen und selbst hosten. Für die Freigabe der Gewichte steht noch kein Datum fest, womit der Ausgang der externen Sicherheitstests die nächste wichtigste Entwicklung ist.

Bei 0,30 $ und 1,00 $ pro Million Input- und Output-Tokens richtet sich das Modell an Teams, die starke Coding- und Design-Fähigkeiten wollen, ohne Premium-Tarife zahlen zu müssen. Die DesignArena-Ergebnisse unterstreichen dieses Versprechen: Platz 4 insgesamt, kombiniert mit der Spitzenposition unter den Open-Weights-Modellen, deutet darauf hin, dass das Training mit visuellem Feedback bei Frontend- und Design-Aufgaben Früchte trägt.

Quelle: CryptoBriefing — Thinking Machines releases Inkling 2 Small, scores 31 on AI Index. Redaktion: Diego Almada Lopez.