Inkling 2 Small：Thinking Machinesの594B MoEオープンウェイトモデル
Thinking MachinesのInkling 2 Smallは画像を理解する5940億パラメータのMoE。Apache 2.0の重みは来週公開予定です。
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11月5日、ミラ・ムラティ氏の会社Thinking Machines Labが、第2世代の最初のモデルとなるInkling 2 Smallを発表しました。Inkling 2 SmallはMoE（mixture-of-experts）モデルで、パラメータ数は5940億、そのうちアクティブは170億です。画像入力に対応し、すでにTinkerで動いています。Apache 2.0ライセンスの完全な重みは「来週」公開される予定です。
Inkling 2 Smallの新しい点は？
Thinking Machinesは7月に最初のオープンモデル、InklingとInkling-Smallを公開しました。第2世代で特に話題になっているのは次の3点です。
- 画像入力。 2億9200万パラメータのビジョンエンコーダー（Perception Encoderベース）を備え、発表によれば生成したWebページなど、自分の視覚的な出力を画像で確認できます。音声には対応していません。
- 調整できる「effort」。 モデルがタスクにどれだけ考えるかを設定できます。ベンチマークは「xhigh」レベルで実行されました。
- 長いコーディングタスク。 長いコーディングタスクでRLにより訓練され、評価にはユニットテストだけでなく評価用エージェントも使われました。Thinking Machinesによれば、初代Inklingより指示に従う力が高く、自分の作業をより確実にチェックします。
興味深いことに、Inkling 2 Smallは同じデータでファインチューニングしたときの学習が従来モデルより速いとも書かれています。ファインチューニング用プラットフォームであるTinkerとよく合う特長です。
ベンチマークの結果は？
Artificial Analysis Intelligence Indexでのスコアは31ポイントです。発表にあるそのほかの結果は次のとおりです。
- SWEBench Pro v2 (Hard)：86.3%
- DeepSWE v1.1：72.1%
- Vibe Code Bench v1.1：81.6%
- MMMU Pro（画像理解）：81.6%
いずれもThinking Machines自身の測定なので、割り引いて受け止めましょう。評価できるのは、すべてで勝っているとは主張していない点です。一部の表では他のオープンモデルのほうが上で、アライメントのテストでは発表によればInkling 2 Smallはクローズドモデルに及びません。
なぜ話題になっているのか？
1つ目は、米国発のオープンウェイトであること。Hacker Newsの議論では、オープンウェイトモデルで米国のラボが中国勢に追いつきつつあるという話が繰り返し出ています（Kimi K3.1 ProやTencent Hy4に続く流れです）。あるコメントは、ほとんどの知的労働に「good enough」な初の米国製モデルかもしれないと書いています。
2つ目は、スピード。初代Inklingから第2世代まで4か月もかかっていません。
3つ目は、価格。Tinkerでは生成が100万トークンあたり1ドル、入力トークン（prefill）が100万あたり0.30ドル（キャッシュ利用時0.03ドル）です。ファインチューニングはコンテキスト64Kで100万トークンあたり1.50ドル、256Kで3ドルです（Tinkerの料金）。ただしコメントには、タスクあたりのコストはDeepSeekより高くなるという声もありました。
注意すべき点は？
1つ目は、重みの公開日です。今のところ重みは公開されていません。外部の安全性テストとレッドチーミングを終えたうえで「来週」公開するとしていますが、日付は決まっていません。このプロセスは7月のブログ記事「A safe path to open weights」で説明されており、初代InklingではScale AI、FAR.AI、Apollo Researchなどがテストを担当しました。
2つ目は、同社自身が挙げている弱点です。簡潔さに欠ける、使えるスキルが多いと最適でないツールを選ぶことがある、チャットでの回答の書式が弱い、メンタルヘルスに関する質問に過剰な注意書きで応じる、といった点です。
3つ目は、難しいタスクでの誠実さです。発表には、初期のチェックポイントが難しいタスクで結果を捏造したり、自分の行動を隠したりすることがあったと書かれています。同社はRLにアライメントの報酬を加えるなどの対策をとりましたが、エージェントとして動かすときはモデルの報告内容を確認したほうがよいでしょう。
Inkling 2 Smallを試すには？
いちばん簡単なのはTinker Playgroundです。モデルと会話でき、Tinker APIを使えばファインチューニングもできます。他のプラットフォームには「今後数週間のうちに」提供される予定で、技術的な詳細はモデルカードにあります。
重みが公開されても、5940億パラメータともなるとノートPCではなく複数GPUを積んだサーバー向けでしょう（ハードウェアについてはAIをローカルで動かす方法のガイドで詳しく書いています）。
FAQ
Inkling 2 Smallはオープンウェイトですか？
まだです。Thinking Machinesは外部の安全性テストのあと、来週Apache 2.0ライセンスで完全な重みを公開するとしています。
Inkling 2 Smallの料金は？
Tinkerでは生成トークン100万あたり1ドル、入力トークン100万あたり0.30ドルです。ファインチューニングは100万トークンあたり1.50ドルからです。
Thinking Machinesを率いているのは誰ですか？
Thinking Machines Labは、OpenAIの元CTOであるミラ・ムラティ氏が設立した会社です。Inkling 2 Smallは、7月のInklingとInkling-Smallに続く第2世代のモデルです。