Thinking Machines、小型モデル「Inkling Small」発表：規模ではなく効率性への賭け

Thinking Machines、旧OpenAI CTOミラ・ムラティ氏のAI研究所が、2番目のモデル「Inkling Small」をリリースしました。これはオープンウェイトの推論モデルで、Artificial Analysisによると、インテリジェンス指数で40ポイントを獲得しています。これは、より大きなモデルであるInkling（41ポイント）より1ポイント低いものの、サイズは3分の1未満（2760億パラメータ、アクティブは120億）です。AAによると、同じまたはより小さいサイズのオープンモデルでこれより優れた性能を持つものはありません。Inkling Smallは、Humanity's Last Exam（32%対30%）やGPQA Diamond（89%対87%）など、いくつかのコーディングおよび推論テストでInklingを上回っています。ただし、エージェントタスクや事実知識テストでは劣りますが、トークン効率は高く、テストではタスクあたり平均24,000出力トークンを必要とし、DeepSeek V4 Flashの45,000、GPT-5.4 miniの78,000と比較されます。このモデルは、テキスト、画像、音声入力を処理し、コンテキストウィンドウは256,000トークンで、Apache-2.0ライセンスで配布されています。ウェイトはHugging Faceで利用可能で、Tinker Playgroundを通じて、ブラウザ上で直接モデルを使用およびファインチューニングできます。Thinking Machinesは、そのモデルを主に独自データでのさらなるファインチューニングの基盤として位置づけており、これをAI開発の次のフロンティアと見る向きもあります。