AIREITERUn modelo de 594B de parámetros que activa solo 17B por token promete una relación coste-rendimiento muy atractiva. Inkling 2 Small cuesta $0.30 por cada 1M de tokens de entrada, pero por ahora solo se puede usar en Tinker y DeepSeek-V4.1-Flash-1017 sigue siendo mejor opción para programación. Por eso, su público potencial es más limitado de lo que sugiere el anuncio de lanzamiento. Esta valoración se basa en el informe de lanzamiento y los precios de Tinker: aún no ha sido posible medir de forma independiente su latencia ni evaluar sus respuestas.
Qué ofrece realmente Inkling 2 Small
Inkling 2 Small es el segundo modelo pequeño Mixture-of-Experts de Thinking Machines Lab, anunciado el 5 de noviembre de 2026. Combina 594B de parámetros totales con 17B de parámetros activos, acepta texto e imágenes y permite ajustar el esfuerzo de razonamiento para tareas de agentes de larga duración (Thinking Machines Lab).
| Especificación | Inkling 2 Small |
|---|---|
| Arquitectura | Mixture-of-Experts |
| Parámetros totales / activos | 594B / 17B |
| Modalidades de entrada | Texto + imagen (sin audio) |
| Control de razonamiento | Esfuerzo variable (evaluado en 0.99 / xhigh) |
| Codificador visual | 292M de parámetros, parches de 20x20, pooling de 2x2 |
| Formato numérico | NVFP4 en NVIDIA GB300 NVL72 |
| Contexto de entrenamiento | 256K tokens con compactación (trayectorias de benchmark de hasta 1M) |
| Artificial Analysis Index | 31 (según el anuncio) |
A pesar de sus 594B de pesos totales, Tinker lo tarifa como un modelo pequeño.
Cómo probarlo hoy: solo Tinker; los pesos, la próxima semana
Por ahora, Inkling 2 Small solo está disponible a través de la plataforma Tinker de Thinking Machines Lab, con Playground, ajuste fino y sampling. Los pesos descargables todavía no se han publicado: los checkpoints completos se prometen bajo licencia Apache 2.0 para la próxima semana, sujetos a pruebas de seguridad externas y red-teaming (Thinking Machines Lab).
En la práctica, hay tres implicaciones:
- El anuncio de lanzamiento solo ofrece acceso mediante Tinker. No comunica lanzamientos oficiales en Hugging Face ni GGUF, ni una vía a través de proveedores externos.
- Los primeros checkpoints se probaron públicamente con el nombre Fledge-Alpha mediante OpenCode (Thinking Machines Lab), por lo que los registros de la comunidad etiquetados como Fledge-Alpha se refieren a esta familia de modelos.
- Quien planee alojarlo por su cuenta debería esperar: los materiales de lanzamiento citados no incluyen cifras de throughput ni de tiempo hasta el primer token, y tampoco hay orientación oficial sobre VRAM ni una receta de cuantización.
Precios de Tinker y la comparación relevante
La inferencia serverless de Inkling 2 Small cuesta $0.30 por cada 1M de tokens de entrada, $0.03 por cada 1M de entrada en caché y $1.00 por cada 1M de tokens de salida, con un contexto de 256K. Son las tarifas serverless más bajas de salida y entrada en caché entre los tres modelos alojados por Thinking Machines Lab (Thinking Machines Lab).
| Modelo (serverless, 256K) | Entrada / 1M | Caché / 1M | Salida / 1M |
|---|---|---|---|
| Inkling 2 Small | $0.30 | $0.03 | $1.00 |
| Inkling-Small (gen 1) | $0.30 | $0.06 | $1.20 |
| Inkling (flagship) | $1.00 | $0.17 | $4.05 |
Con un 80% de aciertos de caché, 1M de tokens de entrada cuesta aproximadamente $0.084 (200K x $0.30 más 800K x $0.03). Los rollouts largos con compactación son los que más se benefician: el proveedor informa de una mediana de 43K tokens por rollout y un p99 de 1.5M para este régimen de entrenamiento (Thinking Machines Lab).
Benchmarks: sus puntos fuertes y dónde gana DeepSeek Flash
Las puntuaciones siguientes proceden de la tarjeta de resultados del proveedor, que muestra tanto sus victorias como sus derrotas (Thinking Machines Lab).
| Benchmark | Inkling 2 Small | Mejor rival de la tabla |
|---|---|---|
| FrontierCode v2.0 | 25.4% | 28.5% DeepSeek-V4.1-Flash-1017 |
| DeepSWE v1.1 | 72.1% | 77.0% DeepSeek-V4.1-Flash-1017 |
| SWEBench Pro v2 Hard | 86.3% | 88.2% Kimi K3 |
| Vibe Code Bench v1.1 | 81.6% | 87.7% DeepSeek-V4.1-Flash-1017 |
| HLE-Diamond | 28.7% | Lidera el grupo (Kimi K3 26.9%) |
| LongBench v2 | 70.6% | Lidera el grupo (Kimi K3 69.0%) |
| AA-Omniscience (puntuación / sin alucinaciones) | 16.1 / 73.3% | Mayor tasa sin alucinaciones del grupo |
| Instantánea de DesignArena Web | 1,340 (3.º) | 1,366 Muse Wonder (líder) |
| JobBench / Vals Legal / Vals Finance | 70.5% / 73.9% / 61.5% | Lidera los grupos mostrados |
| Terminal Bench Science | 5.7% | 12.9% DeepSeek-V4.1-Flash-1017 |
El 70.6% en LongBench v2 respalda su propuesta para contexto largo, mientras que su 28.7% en HLE-Diamond lo sitúa al frente en razonamiento difícil. En las tablas del proveedor, también lidera CoreCraft (71.8%) y DAYJOB Finance (14.3%), junto con JobBench y Vals. Hay matices importantes: DiligenceBench, con 58.1%, queda por detrás del 59.0% de Muse Spark Open; kernel autoresearch marca 6.02x frente a los 18.80x de Claude Opus 5.5; y el laboratorio reconoce problemas de verbosidad, organización irregular, selección imperfecta de herramientas y exceso de rechazos (FORTRESS 20.4 frente a 3.2 de GLM-5.3).
Qué cambia frente a Inkling-Small
Los parámetros totales superan el doble, de 276B a 594B, y los activos pasan de 12B a 17B. Mejora el comportamiento frente a las alucinaciones, pero desaparece la entrada de audio. El nuevo modelo admite únicamente texto e imágenes, mientras que la primera generación aceptaba archivos WAV de 16 kHz (Thinking Machines Lab).
Según las cifras del proveedor, la fiabilidad factual mejora, aunque las dos generaciones emplean métricas diferentes. La primera generación obtuvo alrededor de 20.6% en SimpleQA Verified y una puntuación Omniscience negativa (eesel AI). Inkling 2 Small lidera su grupo con una tasa de 73.3% sin alucinaciones, aunque el laboratorio todavía advierte de verbosidad y exceso de rechazos (Thinking Machines Lab).
Los informes de autoalojamiento de la primera generación aportan contexto, no evidencia sobre v2:
"Lo probé en Unsloth Studio, con Q4K_XL. Se comporta muy bien en conversación multilingüe." — u/VotZeFuk en el hilo de lanzamiento de Inkling-Small de primera generación (Reddit)
El mínimo de 89 GB con cuantización de 2 bits para la primera generación procedía de compilaciones comunitarias de Unsloth (eesel AI); con 594B de parámetros totales, los requisitos de v2 seguirán siendo desconocidos hasta que lleguen los pesos y las recetas.
¿Debería usar tu agente Inkling 2 Small?
La decisión de enrutamiento depende más de la forma de la carga de trabajo que de su posición global en los benchmarks.
| Tu carga de trabajo | ¿Usar Inkling 2 Small? | Motivo |
|---|---|---|
| Agentes de programación de larga duración con feedback visual | Probar mediante Tinker | El entrenamiento con compactación y los bucles de iteración visual encajan con este caso |
| Investigación empresarial, finanzas o redacción legal con recuperación | Probar primero | Lidera JobBench, Vals Legal/Finance y DAYJOB Finance en las tablas del proveedor; valídalo con tus documentos |
| Ajuste fino para tareas tipo resumen | Probar (solo prueba del proveedor) | Alcanzó en 75 pasos la calidad final de la primera generación en la prueba de 200 pasos del proveedor (Thinking Machines Lab) |
| Programación pura al estilo SWE-bench con la menor tasa de error | No, DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | 72.1% frente a 77.0% en DeepSWE y 25.4% frente a 28.5% en FrontierCode |
| Preguntas y respuestas factuales sin recuperación ni protecciones | No, todavía no | El 16.1 global de Omniscience queda por detrás del mejor rival; mantén RAG y enrutamiento por confianza |
| Necesidades de failover entre varios proveedores | No, espera | Solo existe la vía de Tinker y no se han anunciado rutas mediante terceros |
Las puntuaciones de alineamiento mejoran frente a sus predecesores —conducta indebida interna de 14.9 frente a 66.8 a 75.2; cuanto menor, mejor—, pero aún quedan lejos del 0.8 de GPT-6.1 Sol (Thinking Machines Lab).
Preguntas frecuentes sobre Inkling 2 Small
¿Inkling 2 Small ya tiene pesos abiertos?
No. A fecha del 5 de noviembre de 2026, sus pesos están cerrados y solo se accede a él mediante Tinker; los pesos Apache 2.0 se prometen para la próxima semana, pendientes de pruebas de seguridad.
¿En qué se diferencia de Inkling-Small?
594B/17B frente a 276B/12B, sin entrada de audio, 73.3% sin alucinaciones y $1.00 frente a $1.20 por cada 1M de tokens de salida.
¿Cuánto cuesta la API por cada 1M de tokens?
$0.30 por entrada, $0.03 por entrada en caché y $1.00 por salida, con contexto de 256K en Tinker serverless.
¿Puedo ejecutarlo localmente?
Todavía no; no se han publicado pesos, recetas ni orientación sobre VRAM.
Lecturas relacionadas: análisis de DeepSeek-V4.1-Flash-1017 para programación y precios de la API de Kimi K3.1 Pro.