Thinking Machines, стартап бывшего технического директора OpenAI Миры Мурати, представил Inkling 2 Small. По данным компании, новая модель набрала 31 балл в индексе Artificial Analysis — против 13 у Inkling Small. Но воспользоваться ею пока можно только через платформу Tinker: файлы модели для самостоятельного запуска обещаны после внешней проверки безопасности.
Что умеет новая Inkling
Inkling 2 Small принимает текст и изображения. Глубину рассуждений можно регулировать, выбирая между скоростью и тщательностью ответа. Семейство Inkling предназначено прежде всего для дообучения под специальные задачи, а не только для обычной переписки с чат-ботом.
В модели 594 млрд параметров — числовых настроек, полученных при обучении. При обработке запроса активны 17 млрд: работа распределяется между специализированными частями модели. Поэтому слово Small в названии не означает, что вся модель маленькая.
В общем индексе Artificial Analysis результат Inkling 2 Small примерно соответствует Gemini 3.8 Flash. Thinking Machines заявляет о лидерстве среди западных моделей с открытыми весами. Здесь существенны обе оговорки: речь не обо всех моделях мира, а сами веса — файлы обученной модели — ещё не опубликованы.
Где заметен прогресс — и как читать цифры
Крупные улучшения показаны в заданиях, где ИИ самостоятельно выполняет несколько последовательных действий. В AutomationBench-AA результат вырос с 5% до 46%, а в тесте программирования FrontierCode 2.0 — примерно с 5% до 25%. Это результаты конкретных испытаний, а не обещание такого же успеха в любой рабочей задаче.
В представленных оценках доля выдуманных ответов снизилась с 61% до 27%. Однако модель одновременно стала отвечать реже: доля вопросов, на которые она дала ответ, упала с 77% до 53%. Снижение ошибок нельзя отделять от этой осторожности. О том, как замечать правдоподобные выдумки нейросети, рассказывает разбор причин галлюцинаций и способов их проверки.
Компания также сообщает о сильных результатах в работе с изображениями. В GDP.pdf, проверяющем ответы на вопросы по сложным PDF-документам, модель получила 25,2% — лучший показатель среди участников приведённого сравнения. В необычной демонстрации команда предложила модели распознать три вина только по фотографии: по сообщению компании, она справилась в 19 из 20 попыток. Эта демонстрация не заменяет оценки на других задачах.
Более высокое качество обходится дороже
По оценке Artificial Analysis, средняя стоимость задания для Inkling 2 Small составила 1,18 доллара — почти в шесть раз больше, чем у предшественницы. Модель в среднем выдаёт около 150 тысяч выходных токенов на задание, примерно вчетверо больше прежнего. Токены — это фрагменты текста, объём которых учитывается при расчёте использования модели.
В том же сравнении стоимость задания для Gemini 3.8 Flash составляет 7,77 доллара, а для Claude Sonnet 5.5 — 10,02 доллара. Это оценки стоимости выполнения тестовых заданий, не цена подписки и не фиксированная стоимость любого пользовательского запроса. Для выбора модели имеет смысл сопоставлять качество и расходы именно на своей задаче.
Что доступно сейчас и чего пока нет
Пока Inkling 2 Small предлагается через Tinker как закрытый сервис. Thinking Machines планирует выпустить веса под лицензией Apache 2.0 после завершения внешних испытаний безопасности. Точная дата публикации в сообщении не указана; компания также обещает другие размеры моделей этого семейства.
Сама Thinking Machines признаёт ограничения: модель не поддерживает аудио, меньше приспособлена к чатам, иногда отвечает неэкономно и не всегда выбирает лучшие инструменты для больших программных проектов. На темы здоровья она может реагировать чрезмерно осторожно, а ответы бывают перегруженными.
Практический вывод: высокий балл не снимает вопросов об удобстве, цене и доступности. Сейчас можно оценивать предложение Tinker; возможность самостоятельного запуска зависит от будущей публикации весов, а не от сегодняшнего заявления о лидерстве.
