Thinking Machines випустила модель Inkling 2 Small: MoE на 594B параметрів і автономне дообучання інших моделей
Thinking Machines представила Inkling 2 Small — велику MoE-модель, яка вже лідирує серед відкритих моделей у низці задач і вміє самостійно дообучати інші моделі.
Thinking Machines — стартап Міри Мураті — випустила нову модель Inkling 2 Small.
Насправді модель не така вже й Small: це MoE-модель на 594B параметрів із 17B активних. Ваги поки що закриті, але незабаром їх обіцяють опублікувати під Apache 2.0.
Inkling 2 Small посіла третє місце на DesignArena Website та перше місце в загальному лідерборді серед відкритих моделей. Порівняно з попередньою версією стрибок виявився дуже значним.
На візуальних задачах, у фінансах і в офісних агентних сценаріях модель лідирує серед опенсорсу. У коді ситуація трохи скромніша, але модель уже досить близько наблизилася до DeepSeek-V4.1-Flash.
Найцікавішим у релізі виявилося демо, де модель самостійно дообучала Qwen3.5-4B для прогнозування часових рядів. Вона написала власний оцінювач, знайшла в ньому баг, спробувала SFT і RL і через 4,5 години та $426 отримала найкращий чекпоінт. На нових даних помилка була приблизно на 15% нижчою за базову модель.
Крім того, модель непогано оптимізує GPU-ядра: на PMPP-Hard вона розв’язує в середньому 54 із 69 задач — на рівні DeepSeek V4.1 Flash.
Поки що модель доступна через Tinker.
Чому це важливо
АналітикаРеліз показує, що великі MoE-моделі стають конкурентоспроможними у відкритому сегменті ШІ. Демонстрація автономного дообучання Qwen3.5-4B вказує на розвиток агентних ШІ-інженерів, які самі створюють і оптимізують інші моделі.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
Thinking Machines представила Inkling 2 Small: MoE-модель, яка конкурує з більшими флагманами
Thinking Machines представила Inkling 2 Small — мультимодальну модель на архітектурі Mixture-of-Experts, яка за результатами тестів змагається з набагато більшими флагманами. Повні ваги обіцяють опублікувати наступного тижня під ліцензією Apache 2.0.
Claude Sonnet 4.6 vs GPT-5.5 vs Gemini 3.1 Pro: порівняння моделей 2026
Кожні кілька тижнів виходить нова модель, і щоразу ті самі запитання: чи варто переходити? що змінилося? за що платити?
LLM (Large Language Model - Велика мовна модель)
Фундаментальний клас нейромережевих архітектур на базі авторегресійного трансформера, що передбачає ймовірнісний розподіл наступних токенів і демонструє емерджентні властивості абстрактного мислення, синтезу коду та логічного висновку.
OpenAI представила GPT-6 Cyber — модель для кібербезпеки з новими рекордами
За опублікованими результатами, GPT-6 Cyber встановила нові рекорди в кібербезпеці, включаючи бенчмарк ExploitGym та виявлення вразливостей Firefox, але доступ залишається обмеженим.