Inkling 2 Small: modelo MoE de 594B parâmetros com entrada de imagens chega via Tinker, com pesos abertos previstos para a próxima semana

O Inkling 2 Small é um Mixture-of-Experts com 594B de parâmetros totais e 17B ativos, com entrada de imagens e esforço variável. A Thinking Machines diz que ele marca 31 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, bem acima dos modelos anteriores, com ganhos em código agêntico, visão, trabalho de conhecimento e raciocínio. Por ora, o acesso é pelo Tinker, com pesos fechados. A empresa pretende liberar os pesos sob Apache 2.0 na próxima semana, depois dos testes externos de safety e do red-teaming. Ou seja, hoje é produto disponível via API e playground; o open weights ainda é intenção.

No treino, o pré-treino inicial usou 8,4 trilhões de tokens em racks NVIDIA GB300 NVL72, nativamente em NVFP4, por 68 horas. Depois vieram fases com 3,8 trilhões de tokens a 512K de contexto e fases de trajetórias de agentes a 1M. O RL foi uma única rodada conjunta de 1.075 passos e mais de 17 milhões de rollouts em 9 dias. A empresa relata que, em um teste de autoresearch, o modelo treinou sozinho um Qwen3.5-4B no Tinker e dobrou o score de previsão em 4,5 horas, com US$ 426 de gasto.

Em 31 de julho de 2026, o CEVIU noticiou "Thinking Machines Desvenda Inkling-Small: IA MoE de 276 Bilhões de Parâmetros com Custo Computacional Reduzido", com 276B totais e 12B ativos. O novo modelo sobe para 594B totais e 17B ativos. Em 16 de julho de 2026, o CEVIU cobriu o lançamento do Inkling, de 975B parâmetros e 41B ativos. A fonte atual também muda o método: o Inkling anterior combinou execuções separadas de RL de raciocínio e de agentes por destilação multi-professor, enquanto o 2 Small usou uma rodada conjunta. O limite de trajetória nos testes subiu de 256K para 1M tokens.

Outra diferença é o cronograma de abertura. Em 19 de agosto de 2026, o CEVIU registrou o Inkling com pesos no Hugging Face sob Apache 2.0. Agora a empresa começa pelo acesso fechado no Tinker e libera os pesos só depois dos testes externos.

Para quem opera agentes de código ou faz fine-tuning, o ponto central é a relação entre 17B ativos e o desempenho que a empresa relata, além da promessa de boa resposta a customização (75 passos para igualar o Inkling Small em sumarização financeira). Isso é leitura, não garantia: os números vêm da própria Thinking Machines e os pesos ainda não saíram. A empresa admite limites, como menos concisão, escolha nem sempre ideal de ferramentas, ausência de áudio e menor otimização para chat.