Thinking Machines lance Inkling 2 Small : un modèle MoE de 594B capable d’affiner d’autres modèles
Thinking Machines a présenté Inkling 2 Small, un modèle MoE de 594B paramètres qui domine parmi les modèles ouverts sur plusieurs tâches et a démontré la capacité d’affiner Qwen3.5-4B de manière autonome.
Thinking Machines, la startup de Mira Murati, a publié un nouveau modèle appelé Inkling 2 Small.
En réalité, le modèle n’est pas si petit : c’est un MoE de 594B paramètres avec 17B paramètres actifs. Les poids ne sont pas encore ouverts, mais la promesse est de les publier bientôt sous Apache 2.0.
Inkling 2 Small a pris la troisième place sur DesignArena Website et la première place au classement général parmi les modèles ouverts. Le saut par rapport à la version précédente est très important.
Sur les tâches de vision, la finance et les agents bureautiques, il domine parmi les modèles open source. En code, le résultat est un peu plus modeste, mais il se rapproche déjà du DeepSeek-V4.1-Flash actualisé.
Le plus intéressant dans cette sortie est une démo où le modèle a lui-même fine-tuné Qwen3.5-4B pour la prédiction de séries temporelles. Il a écrit son propre évaluateur, y a trouvé un bug, a testé SFT et RL, puis a livré le meilleur checkpoint après 4,5 heures et $426. Sur de nouvelles données, l’erreur était environ 15% inférieure à celle du modèle de base.
Le modèle est aussi bon pour l’optimisation de kernels GPU : sur PMPP-Hard, il résout en moyenne 54 des 69 tâches, au niveau de DeepSeek V4.1 Flash.
Il est pour l’instant disponible via Tinker.
Pourquoi c'est important
AnalyseCette sortie montre que les grands modèles MoE deviennent plus compétitifs dans l’IA ouverte. Le fine-tuning autonome indique une tendance vers des agents capables d’entraîner et d’optimiser d’autres modèles.
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