Thinking Machines esittelee Inkling Smallin: panostus tehokkuuteen, ei kokoon

Thinking Machines, entisen OpenAI:n teknologiajohtajan Mira Muration tekoälylaboratorio, on julkaissut toisen mallinsa, Inkling Smallin. Tämä on avoimen painoarvon päättelymalli, joka Artificial Analysisin mukaan saa 40 pistettä älykkyysindeksissä – yhden pisteen vähemmän kuin suurempi Inkling-malli (41), vaikka se on kooltaan alle kolme kertaa pienempi (276 miljardia parametria, 12 miljardia aktiivista). AA:n mukaan mikään samankokoinen tai pienempi avoin malli ei suoriudu paremmin. Inkling Small päihittää Inklingin useissa koodaus- ja päättelytesteissä, kuten Humanity's Last Exam (32 prosenttia vs. 30 prosenttia) ja GPQA Diamond (89 prosenttia vs. 87 prosenttia). Se jää kuitenkin jälkeen agenttipohjaisissa tehtävissä ja faktatietotesteissä, mutta on tokenitehokkaampi: testeissä se vaatii keskimäärin 24 000 ulostulotokenia tehtävää kohti, kun DeepSeek V4 Flash vaatii 45 000 ja GPT-5.4 mini 78 000. Malli käsittelee teksti-, kuva- ja ääni syötteitä, sen konteksti-ikkuna on 256 000 tokenia, ja se on julkaistu Apache-2.0-lisenssillä. Painot ovat saatavilla Hugging Facessa, ja Tinker Playgroundin kautta mallia voi käyttää ja hienosäätää suoraan selaimessa. Thinking Machines asemoi mallinsa ensisijaisesti pohjaksi jatkohienosäätöön omalla datalla, ja jotkut näkevät tässä tekoälyn kehityksen seuraavan rajapinnan.