Thinking Machines Lab a dévoilé Inkling 2 Small, le dernier membre de sa famille de modèles Inkling, et le modèle a obtenu un score de 31 à la version 5.0 de l'Artificial Analysis Intelligence Index.

Bien que l'entreprise se décrive comme attachée aux poids ouverts, le nouveau modèle est initialement proposé comme un produit propriétaire accessible uniquement via sa plateforme Tinker, la publication des poids étant promise à une date ultérieure.

Le lancement a eu lieu le 5 novembre 2026, faisant d'Inkling 2 Small le second modèle de génération du laboratoire, arrivant moins de quatre mois après le lancement de la gamme Inkling d'origine en juillet — un cycle d'itération rapide pour un laboratoire ouvert seulement au début de 2025.

Architecture et tarification

Inkling 2 Small repose sur une architecture Mixture-of-Experts, combinant 594 milliards de paramètres au total avec seulement 17 milliards actifs à un instant donné. Chaque requête est dirigée vers un petit sous-ensemble des « experts » internes du modèle, ce qui permet au système de conserver une vaste base de connaissances tout en ne consacrant qu'une fraction de sa puissance de calcul à chaque requête. Cette répartition explique pourquoi le total de paramètres semble bien supérieur à la facture de service : le calcul par requête suit les 17 milliards de paramètres actifs, et non la totalité des 594 milliards. Ce type de conception est devenu un standard d'efficacité parmi les plus grands modèles actuels.

L'utilisation via la plateforme Tinker de Thinking Machines coûte 0,30 $ par million de tokens d'entrée et 1,00 $ par million de tokens de sortie, une tarification que les conclusions de recherche de l'entreprise décrivent comme compétitive par rapport à ses pairs.

Le modèle accepte des entrées d'images et prend en charge un effort de raisonnement variable : les utilisateurs peuvent augmenter l'intensité de raisonnement sur un problème, en échangeant vitesse et coût contre profondeur. Thinking Machines le positionne pour le codage agentique, la vision, le raisonnement et les tâches de travail sur la connaissance. « Agentique » signifie que le modèle peut accomplir des tâches en plusieurs étapes de manière autonome, plutôt que de simplement répondre à une question à la fois.

L'entraînement s'est appuyé sur une vaste exécution intégrée d'apprentissage par renforcement, un processus permettant au modèle d'utiliser un retour visuel pour ajuster son travail dans des tâches comme la création de sites web et de jeux.

Résultats aux benchmarks

Aux benchmarks, Inkling 2 Small s'est classé 4e au classement général de DesignArena — un leaderboard consacré spécifiquement aux sorties de design et de front-end — et a également pris la 1re place parmi les modèles à poids ouverts de ce classement. Son score de 31 à l'AA Intelligence Index offre un instantané en un seul chiffre de sa capacité générale, et comme l'index est en version 5.0, ce score reflète la dernière édition de cette suite de tests. Les benchmarks versionnés réinitialisant les comparaisons à chaque révision, le 31 doit se lire en regard d'autres scores en v5.0 plutôt que des résultats d'éditions antérieures.

Historique de l'entreprise

Thinking Machines Lab a été lancé en février 2025 avec une levée d'amorçage de 2 milliards de dollars pour une valorisation de 12 milliards de dollars, l'une des plus grandes levées d'amorçage enregistrées pour une startup d'IA.

Le premier modèle Inkling est arrivé le 15 juillet 2026. Il s'agissait d'un système plus vaste, avec 975 milliards de paramètres au total et 41 milliards actifs. Inkling-Small a suivi le 30 juillet 2026, avec 276 milliards de paramètres au total et 12 milliards actifs. Le nouveau modèle se situe entre les deux en taille.

Inkling 2 Small est plus de deux fois plus grand que son prédécesseur homonyme, et son nombre de paramètres actifs est passé de 12 milliards à 17 milliards.

La question des poids ouverts

La tension la plus notable concerne la question des poids. Thinking Machines se positionne autour d'une approche à poids ouverts, mais Inkling 2 Small ne fonctionne actuellement que comme un modèle fermé sur Tinker.

L'entreprise prévoit de publier les poids sous licence Apache 2.0 après des tests de sécurité externes. Apache 2.0 est une licence permissive qui permet généralement à quiconque d'utiliser, de modifier et de créer des produits commerciaux à partir du logiciel. Pour les développeurs, cette licence fait la différence entre louer un accès via un seul fournisseur et exécuter, ou personnaliser, un modèle sur leur propre infrastructure.

En attendant cette publication, les développeurs ne peuvent accéder au modèle que via la plateforme de Thinking Machines. Ils peuvent y exécuter l'inférence et le fine-tuning, mais ils ne peuvent pas le télécharger et l'héberger eux-mêmes. Aucune date n'a été associée à la publication des poids, ce qui fait des tests de sécurité externes le principal développement à surveiller ensuite.

À 0,30 $ et 1,00 $ par million de tokens d'entrée et de sortie, le modèle cible les équipes qui souhaitent de fortes capacités de codage et de design sans factures de niveau premium. Les résultats de DesignArena renforcent ce positionnement : une 4e place au classement général, combinée à la première place parmi les modèles à poids ouverts, suggère que l'entraînement avec retour visuel porte ses fruits dans le travail de front-end et de design.

Source : CryptoBriefing — Thinking Machines releases Inkling 2 Small, scores 31 on AI Index. Édité par Diego Almada Lopez.