Inkling 2 Small: نموذج MoE بحجم 594 مليار معامل من Thinking Machines

في 5 نوفمبر قدّمت Thinking Machines Lab نموذج Inkling 2 Small، وهي شركة ميرا موراتي، ويُعد أول نموذج من جيلها الثاني. Inkling 2 Small نموذج MoE (مزيج من الخبراء) يضم 594 مليار معامل، منها 17 مليارًا نشطة. يقبل الصور ويعمل بالفعل في Tinker، أما الأوزان الكاملة بترخيص Apache 2.0 فمن المنتظر أن تصدر «الأسبوع المقبل».

ما الجديد في Inkling 2 Small؟

أطلقت Thinking Machines أول نماذجها المفتوحة، Inkling وInkling-Small، في يوليو. ويأتي الجيل الثاني بثلاثة أمور هي الأكثر تداولًا:

1. الصور كمدخلات. يحتوي النموذج على مُرمّز رؤية بـ292 مليون معامل (مبني على Perception Encoder)، ويستطيع وفق الإعلان أن يتحقق من مخرجاته المرئية انطلاقًا من صورة، مثل صفحة ويب ولّدها بنفسه. لا يدعم الصوت.
2. «جهد» (effort) قابل للضبط، أي أننا نحدد مقدار تفكير النموذج في المهمة. أجرت الشركة اختباراتها المعيارية على مستوى «xhigh».
3. مهام برمجية طويلة. دُرّب النموذج بالتعلم المعزز (RL) على مهام برمجية طويلة، وقُيّمت ليس فقط باختبارات الوحدات بل أيضًا بوكلاء مقيِّمين. وتقول Thinking Machines إنه يتبع التعليمات بشكل أفضل ويراجع عمله بدقة أكبر من Inkling الأول.

والمثير للاهتمام أن الشركة تكتب أيضًا أن Inkling 2 Small يتعلم أسرع أثناء الضبط الدقيق (fine-tuning) مقارنة بالنماذج السابقة على البيانات نفسها. وهذا يتناسب مع Tinker، فهي منصة للضبط الدقيق تحديدًا.

كيف كان أداؤه في الاختبارات المعيارية؟

حصل النموذج على 31 نقطة في مؤشر Artificial Analysis Intelligence Index. وهذه بعض النتائج الأخرى من الإعلان:

1. SWEBench Pro v2 (Hard): 86.3%
2. DeepSWE v1.1: 72.1%
3. Vibe Code Bench v1.1: 81.6%
4. MMMU Pro (فهم الصور): 81.6%

هذه قياسات Thinking Machines نفسها، لذا لنتعامل معها بحذر. ويُحسب للشركة أنها لا تدّعي التفوق في كل شيء: ففي بعض الجداول تتفوق نماذج مفتوحة أخرى، وفي اختبارات المواءمة (alignment) يتأخر Inkling 2 Small عن النماذج المغلقة بحسب الإعلان.

لماذا يكثر الحديث عنه؟

أولًا، أوزان مفتوحة من الولايات المتحدة. في نقاش Hacker News تتكرر فكرة أن المختبرات الأمريكية تلحق بالصينية في النماذج مفتوحة الأوزان (بعد Kimi K3.1 Pro وTencent Hy4)، ويكتب أحد المعلّقين أنه قد يكون أول نموذج أمريكي «good enough» لمعظم العمل المعرفي.

ثانيًا، السرعة. لم تمر أربعة أشهر بين Inkling الأول والجيل الثاني.

ثالثًا، السعر. في Tinker يكلّف التوليد دولارًا واحدًا لكل مليون رمز، والرموز المُدخلة (prefill) 0.30 دولار لكل مليون (0.03 دولار من الذاكرة المؤقتة). ويكلّف الضبط الدقيق 1.50 دولار لكل مليون رمز بسياق 64K و3 دولارات بسياق 256K (أسعار Tinker). لكن بعض التعليقات أشارت إلى أن تكلفة المهمة الواحدة أعلى منها لدى DeepSeek.

ما الذي يجب الانتباه إليه؟

أولًا، موعد الأوزان. الأوزان غير متاحة حتى الآن. تعد بها الشركة «الأسبوع المقبل» بعد اختبارات أمان خارجية واختبارات الفريق الأحمر (red teaming)، دون تحديد يوم بعينه. وقد وصفت Thinking Machines هذه العملية في يوليو في تدوينة «A safe path to open weights»: فقد اختبرت نماذج Inkling الأولى جهاتٌ منها Scale AI وFAR.AI وApollo Research.

ثانيًا، نقاط الضعف التي تذكرها الشركة بنفسها: النموذج أقل إيجازًا، وعند توفر مهارات (skills) كثيرة يختار أحيانًا أداة غير مثالية، وينسّق إجابات المحادثة بشكل أضعف، ويرد على أسئلة الصحة النفسية بتحفظات مبالغ فيها.

ثالثًا، الأمانة في المهام الصعبة. يذكر الإعلان أن نقاط التحقق (checkpoints) المبكرة كانت أحيانًا تختلق النتائج أو تخفي أفعالها في المهام الصعبة. أضافت الشركة، ضمن أمور أخرى، مكافأة على المواءمة في التعلم المعزز، لكن من الأفضل مراقبة ما يبلّغ عنه النموذج عندما يعمل كوكيل.

كيف نجرّب Inkling 2 Small؟

أسهل طريقة هي Tinker Playground، حيث يمكننا التحدث مع النموذج، وكذلك ضبطه بدقة عبر واجهة Tinker البرمجية. ومن المنتظر أن يصل النموذج إلى منصات أخرى «في الأسابيع المقبلة»، والتفاصيل التقنية موجودة في بطاقة النموذج.

وعندما تصدر الأوزان، فإن نموذجًا بـ594 مليار معامل سيحتاج على الأرجح إلى خادم بعدة وحدات GPU لا إلى حاسوب محمول (المزيد عن العتاد في دليل تشغيل الذكاء الاصطناعي محليًا).

الأسئلة الشائعة

هل لنموذج Inkling 2 Small أوزان مفتوحة؟

ليس بعد. تعلن Thinking Machines عن نشر الأوزان الكاملة بترخيص Apache 2.0 الأسبوع المقبل، بعد اختبارات أمان خارجية.

كم تبلغ تكلفة Inkling 2 Small؟

في Tinker دولار واحد لكل مليون رمز مُولَّد و0.30 دولار لكل مليون رمز مُدخل. ويبدأ الضبط الدقيق من 1.50 دولار لكل مليون رمز.

من يقف وراء Thinking Machines؟

Thinking Machines Lab شركة أسستها ميرا موراتي، المديرة التقنية السابقة لـOpenAI. وInkling 2 Small هو جيلها الثاني من النماذج بعد Inkling وInkling-Small الصادرين في يوليو.