Thinking Machines выпустила новую модель Inkling 2 Small
Thinking Machines представила Inkling 2 Small — MoE-модель на 594B параметров, которая заняла первое место среди открытых моделей в общем лидерборде и умеет самостоятельно дообучать другие модели.
Стартап Миры Мурати Thinking Machines выпустил новую модель Inkling 2 Small
На самом деле модель не такая уж и Small: MoE на 594B параметров, 17B активных. Веса пока закрыты, но скоро обещают выложить под Apache 2.0.
Inkling 2 Small заняла третье место на DesignArena Website и первое место в общем лидерборде среди открытых моделей. Да и в целом скачок относительно предыдущей версии получился очень значительный.
На Vision-задачах, финансах и офисных агентных задачах лидирует среди опенсорса. В кодинге ситуация чуть скромнее, но и тут модель в целом подобралась довольно близко к тому же обновленному DeepSeek-V4.1-Flash.
Но самым интересным в релизе оказалось демо, где модель сама дообучала Qwen3.5-4B под прогноз временных рядов. Она написала свой оценщик, нашла баг в нем, пробовала SFT и RL, и через 4,5 часа и $426 сдала лучший чекпоинт. На новых данных ошибка оказалась примерно на 15% ниже, чем у базовой модели. Еще модель неплоха в оптимизации GPU-ядер (на PMPP-Hard она решает в среднем 54 из 69 задач, на уровне DeepSeek V4.1 Flash).
Пока доступна через Tinker.
Почему это важно
АналитикаРелиз важен тем, что показывает рост открытых MoE-моделей и появление агентных сценариев, где ИИ сам настраивает и обучает другую модель.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
Thinking Machines выпустила Inkling 2 Small: MoE-модель, которая конкурирует с более крупными флагманами
Thinking Machines выпустила Inkling 2 Small — мультимодальную модель на архитектуре Mixture-of-Experts, которая по результатам тестов конкурирует с более крупными флагманами. Полные веса обещают опубликовать на следующей неделе под лицензией Apache 2.0.
LLM (Large Language Model - Большая языковая модель)
Фундаментальный класс нейросетевых архитектур на основе авторегрессионного трансформера, который предполагает вероятностное распределение следующих токенов и демонстрирует эмергентные свойства абстрактного мышления, синтеза кода и логического вывода.
Лучшая в мире модель для задач кибербезопасности уже здесь
OpenAI представила GPT-6 Cyber с рекордными результатами в бенчмарке ExploitGym, обнаружением уязвимостей Firefox и анализом ошибок Linux; доступ пока ограничен.
Jev и System One AI: полное практическое руководство по модели решений от TypeSafe
Глубокий инженерный разбор флагманской модели Jev: архитектура System One против LLM, примитивы Choice/Score/Noul, параллелизм запросов, математика уверенности, видео-кейсы, код и обзор локальных open-weight альтернатив (Laya, GLiNER2.5, CLM-8B).