Thinking Machines Lab 已发布其 Inkling 模型家族的最新成员 Inkling 2 Small，该模型在人工智能分析智能指数（Artificial Analysis Intelligence Index）5.0 版中得分 31。

尽管该公司自称致力于开放权重，但新模型目前作为专有产品推出，仅通过其 Tinker 平台提供，权重承诺将在日后发布。

发布于 2026 年 11 月 5 日进行，使 Inkling 2 Small 成为该实验室的第二代产品，距离初代 Inkling 系列 7 月首次亮相不到四个月——对于一家 2025 年初才成立的实验室而言，这是相当快的迭代周期。

架构与定价

Inkling 2 Small 采用混合专家（Mixture-of-Experts）架构，总参数量为 5940 亿，但任意时刻仅激活 170 亿参数。每个请求会被路由到模型内部“专家”的一小部分，使系统既能存储大量知识，又只需在单次查询上花费一小部分算力。正是这种拆分使得参数总量远高于实际服务成本：每次查询的算力取决于 170 亿激活参数，而非全部 5940 亿。此类设计已成为当今最大规模模型的标准效率方案。

通过 Thinking Machines 的 Tinker 平台使用该模型的费用为每 100 万输入 token 0.30 美元、每 100 万输出 token 1.00 美元，公司的研究结果称这一价格与同类产品相比具有竞争力。

该模型接受图像输入，并支持可变思考强度，用户可以调高其在问题上的推理深度，以速度和成本换取深度。Thinking Machines 将其定位为智能体编程、视觉、推理和知识型工作任务。“智能体”（Agentic）意味着模型能够自主执行多步骤任务，而不是一次只回答一个问题。

训练依托于一次大规模的集成强化学习运行，该过程使模型能够利用视觉反馈来调整其在构建网站和游戏等任务中的工作。

基准测试结果

在基准测试方面，Inkling 2 Small 在 DesignArena 上总体排名第 4——该排行榜专注于设计和前端输出——并在该排行榜的开放权重模型中排名第一。其 31 分的 AA 智能指数得分以单一数字概括了综合能力，由于该指数为 5.0 版，得分反映的是该测试套件的最新版本。由于带版本的基准测试每次修订都会重置比较基准，31 分最好与其他 v5.0 版得分对照阅读，而非与旧版本的结果比较。

公司背景

Thinking Machines Lab 于 2025 年 2 月成立，种子轮融资额达 20 亿美元，估值 120 亿美元，是 AI 初创公司有史以来规模最大的种子轮之一。

首个 Inkling 模型于 2026 年 7 月 15 日发布，是一个更大的系统，总参数量为 9750 亿，激活参数为 410 亿。Inkling-Small 随后于 2026 年 7 月 30 日发布，总参数量为 2760 亿，激活参数为 120 亿。新发布的模型在规模上介于两者之间。

Inkling 2 Small 的总规模是其同名前身的两倍以上，激活参数数量从 120 亿增加到 170 亿。

开放权重问题

最引人关注的张力在于权重问题。Thinking Machines 以开放权重路线自我定位，但 Inkling 2 Small 目前只能作为闭源模型在 Tinker 上运行。

公司计划在外部安全测试结束后以 Apache 2.0 许可证发布权重。Apache 2.0 是一种宽松的许可证，通常允许任何人使用、修改该软件并在此基础上构建商业产品。对开发者而言，该许可证决定了是通过单一供应商租用访问权限，还是在自己的基础设施上运行或定制模型。

在权重发布之前，开发者只能通过 Thinking Machines 自己的平台访问该模型。他们可以在平台上运行推理并进行微调，但无法下载并自行部署。权重发布尚未确定日期，这使得外部安全测试的结果成为接下来最值得关注的主要进展。

该模型每百万输入和输出 token 的价格分别为 0.30 美元和 1.00 美元，面向那些希望拥有强大编程和设计能力而又不愿支付高端套餐费用的团队。DesignArena 的结果也印证了这一定位：总体第 4 名的成绩，加上在开放权重模型中的榜首位置，表明视觉反馈训练正在前端和设计工作中发挥成效。

来源：CryptoBriefing — Thinking Machines releases Inkling 2 Small, scores 31 on AI Index。编辑：Diego Almada Lopez。