Thinking Machines Lab ha rilasciato Inkling 2 Small, il membro più recente della sua famiglia di modelli Inkling, e il modello ha ottenuto un punteggio di 31 nella versione 5.0 dell'Artificial Analysis Intelligence Index.

Sebbene l'azienda si dichiari impegnata verso i pesi aperti, il nuovo modello viene inizialmente distribuito come prodotto proprietario, disponibile solo tramite la sua piattaforma Tinker, con il rilascio dei pesi promesso per una data successiva.

Il lancio è avvenuto il 5 novembre 2026, rendendo Inkling 2 Small il rilascio di seconda generazione del laboratorio e arrivando a meno di quattro mesi dal debutto della lineup Inkling originale avvenuto a luglio — un rapido ciclo di iterazione per un laboratorio che ha aperto i battenti solo all'inizio del 2025.

Architettura e prezzi

Inkling 2 Small è costruito su un'architettura Mixture-of-Experts, che combina 594 miliardi di parametri totali con solo 17 miliardi attivi in ogni momento. Ogni richiesta viene instradata verso un piccolo sottoinsieme degli "esperti" interni del modello, consentendo al sistema di conservare un vasto archivio di conoscenze dedicando solo una frazione del suo calcolo a ogni singola query. Questa suddivisione spiega perché il totale dei parametri risulta molto più grande della cost effettiva di erogazione: il calcolo per query segue i 17 miliardi di parametri attivi, non l'intero ammontare di 594 miliardi. Progetti come questo sono diventati un approccio standard all'efficienza tra i modelli più grandi attuali.

L'utilizzo tramite la piattaforma Tinker di Thinking Machines costa 0,30 dollari per 1 milione di token di input e 1,00 dollaro per 1 milione di token di output, un prezzo che i risultati della ricerca dell'azienda descrivono come competitivo rispetto ai concorrenti.

Il modello accetta input immagine e supporta uno sforzo di ragionamento variabile, quindi gli utenti possono aumentare l'intensità con cui il modello ragiona su un problema, scambiando velocità e costo con profondità. Thinking Machines lo propone per attività di coding agentico, vision, reasoning e lavoro cognitivo. "Agentico" significa che il modello può eseguire attività in più passaggi in autonomia, anziché semplicemente rispondere a una domanda alla volta.

L'addestramento si è basato su un'ampia esecuzione integrata di reinforcement learning, un processo che consente al modello di utilizzare feedback visivi per correggere il proprio lavoro in attività come la creazione di siti web e giochi.

Risultati dei benchmark

Nei benchmark, Inkling 2 Small si è classificato 4° in assoluto su DesignArena — una classifica focalizzata specificamente sull'output di design e front-end — ed è anche arrivato 1° tra i modelli open-weights in quella classifica. Il suo punteggio di 31 nell'AA Intelligence Index offre un'istantanea a numero singolo delle capacità generali e, poiché l'indice è alla versione 5.0, il punteggio riflette l'edizione più recente di quella suite di test. Poiché i benchmark con versione azzerano i confronti a ogni revisione, il 31 va letto al meglio accostato ad altri punteggi della v5.0 piuttosto che ai risultati di edizioni precedenti.

Profilo aziendale

Thinking Machines Lab è stata fondata nel febbraio 2025 con un round seed da 2 miliardi di dollari a una valutazione di 12 miliardi di dollari, uno dei maggiori round seed mai registrati per una startup di intelligenza artificiale.

Il primo modello Inkling è arrivato il 15 luglio 2026. Era un sistema più grande, con 975 miliardi di parametri totali e 41 miliardi attivi. Inkling-Small è seguito il 30 luglio 2026, con 276 miliardi di parametri totali e 12 miliardi attivi. Il nuovo rilascio si colloca tra i due in termini di dimensioni.

Inkling 2 Small è più del doppio rispetto al totale dell'omonimo predecessore, e il suo numero di parametri attivi è salito da 12 a 17 miliardi.

La questione dei pesi aperti

La tensione più interessante riguarda la questione dei pesi. Thinking Machines si presenta con un approccio open-weights, eppure Inkling 2 Small attualmente gira solo come modello chiuso su Tinker.

L'azienda prevede di rilasciare i pesi in licenza Apache 2.0 dopo i test di sicurezza esterni. Apache 2.0 è una licenza permissiva che in genere consente a chiunque di utilizzare, modificare e sviluppare prodotti commerciali sul software. Per gli sviluppatori, questa licenza segna la differenza tra affittare l'accesso tramite un unico fornitore ed eseguire, o personalizzare, un modello sulla propria infrastruttura.

Fintanto che quel rilascio non avviene, gli sviluppatori possono accedere al modello solo tramite la piattaforma proprietaria di Thinking Machines. Possono eseguire inference e fine-tuning lì, ma non possono scaricarlo e ospitarlo autonomamente. Non è stata fissata alcuna data per il rilascio dei pesi, il che rende l'esito dei test di sicurezza esterni il principale sviluppo da seguire.

A 0,30 e 1,00 dollari per milione di token di input e output, il modello si rivolge ai team che desiderano forti capacità di coding e design senza fatture di livello premium. I risultati di DesignArena rafforzano questa proposta: un quarto posto in assoluto, combinato con il primo posto tra i modelli open-weights, suggerisce che l'addestramento con feedback visivi sta dando i suoi frutti nel lavoro di front-end e design.

Fonte: CryptoBriefing — Thinking Machines releases Inkling 2 Small, scores 31 on AI Index. A cura di Diego Almada Lopez.