AIREITER594 milliards de paramètres au total, dont seulement 17 milliards activés par token : sur le papier, Inkling 2 Small ressemble à une excellente affaire. Les appels sont effectivement peu coûteux, à 0,30 $ par million de tokens en entrée, mais le modèle n’est accessible aujourd’hui que via Tinker et laisse la première place en programmation à DeepSeek-V4.1-Flash-1017. L’intérêt du lancement est donc plus ciblé que ne le laisse entendre l’annonce. Cette analyse s’appuie sur le rapport de lancement et les tarifs de Tinker ; il n’était pas encore possible de tester indépendamment la latence et les sorties.
Inkling 2 Small, concrètement, c’est quoi ?
Inkling 2 Small est le deuxième petit modèle Mixture-of-Experts de Thinking Machines Lab, annoncé le 5 novembre 2026. Il embarque 594 milliards de paramètres au total, mais n’en active que 17 milliards à chaque token. Le modèle accepte le texte et les images, et ajuste l’intensité de son raisonnement pour les tâches agentiques de longue durée (Thinking Machines Lab).
| Caractéristique | Inkling 2 Small |
|---|---|
| Architecture | Mixture-of-Experts |
| Paramètres totaux / actifs | 594B / 17B |
| Modalités d’entrée | Texte + image (pas d’audio) |
| Contrôle du raisonnement | Effort variable (benchmarké à 0.99 / xhigh) |
| Encodeur visuel | 292M paramètres, patches 20x20, pooling 2x2 |
| Format numérique | NVFP4 sur NVIDIA GB300 NVL72 |
| Contexte d’entraînement | 256K tokens avec compactage (trajectoires de benchmark jusqu’à 1M) |
| Artificial Analysis Index | 31 (selon l’annonce) |
Tinker le facture comme un petit modèle, malgré une empreinte totale de 594B paramètres.
Comment l’essayer aujourd’hui : Tinker uniquement, les poids la semaine prochaine
Pour l’instant, Inkling 2 Small est disponible uniquement sur la plateforme Tinker de Thinking Machines Lab, via le Playground, le fine-tuning et le sampling. Les poids téléchargeables ne sont pas encore publiés : les checkpoints complets sont promis sous licence Apache 2.0 la semaine prochaine, après des tests de sécurité et une phase de red teaming externe (Thinking Machines Lab).
En pratique, il faut retenir trois points :
- L’annonce ne propose que l’accès à Tinker. Aucun dépôt officiel Hugging Face ou GGUF n’est annoncé, pas plus qu’un accès via un fournisseur tiers.
- Les premiers checkpoints ont été testés publiquement sous le nom Fledge-Alpha via OpenCode (Thinking Machines Lab). Les traces communautaires portant ce nom correspondent donc à cette famille de modèles.
- Pour l’auto-hébergement, mieux vaut patienter : les documents de lancement ne donnent ni débit ni temps de réponse au premier token, et aucune indication officielle sur la VRAM ou la méthode de quantification n’a été publiée.
Tarifs Tinker : le prix compte, mais pas seulement
L’inférence serverless d’Inkling 2 Small coûte 0,30 $ par million de tokens en entrée, 0,03 $ par million de tokens d’entrée mis en cache et 1,00 $ par million de tokens en sortie, avec un contexte de 256K. Ce sont les tarifs serverless les plus bas pour la sortie et l’entrée mise en cache parmi les trois modèles hébergés de Thinking Machines Lab (Thinking Machines Lab).
| Modèle (serverless, 256K) | Entrée / 1M | Cache / 1M | Sortie / 1M |
|---|---|---|---|
| Inkling 2 Small | 0,30 $ | 0,03 $ | 1,00 $ |
| Inkling-Small (gén. 1) | 0,30 $ | 0,06 $ | 1,20 $ |
| Inkling (modèle phare) | 1,00 $ | 0,17 $ | 4,05 $ |
Avec 80 % de tokens servis depuis le cache, un million de tokens en entrée revient à environ 0,084 $ (200K x 0,30 $ plus 800K x 0,03 $). Ce sont les longues exécutions avec compactage qui en profitent le plus : le fournisseur indique une médiane de 43K tokens par exécution et un p99 à 1,5M pour ce régime d’entraînement (Thinking Machines Lab).
Benchmarks : de solides résultats, mais DeepSeek Flash reste devant en code
Les scores ci-dessous proviennent du rapport de résultats du fournisseur, qui présente aussi bien les points forts que les défaites (Thinking Machines Lab).
| Benchmark | Inkling 2 Small | Meilleur rival du tableau |
|---|---|---|
| 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 % | En tête du groupe (Kimi K3 à 26,9 %) |
| LongBench v2 | 70,6 % | En tête du groupe (Kimi K3 à 69,0 %) |
| AA-Omniscience (score / absence d’hallucination) | 16,1 / 73,3 % | Meilleur taux d’absence d’hallucination du groupe |
| DesignArena Web snapshot | 1 340 (3e) | 1 366 Muse Wonder (leader) |
| JobBench / Vals Legal / Vals Finance | 70,5 % / 73,9 % / 61,5 % | En tête des groupes affichés |
| Terminal Bench Science | 5,7 % | 12,9 % DeepSeek-V4.1-Flash-1017 |
Le score de 70,6 % à LongBench v2 étaye la promesse de gestion des longs contextes, tandis que les 28,7 % de HLE-Diamond constituent un signal encourageant sur les problèmes de raisonnement difficiles. Côté entreprise, Inkling 2 Small mène les groupes affichés sur CoreCraft (71,8 %) et DAYJOB Finance (14,3 %), en plus de JobBench et Vals. Il faut toutefois garder les réserves en tête : DiligenceBench atteint 58,1 %, derrière les 59,0 % de Muse Spark Open ; l’autorecherche de kernels affiche 6,02x contre 18,80x pour Claude Opus 5.5 ; et le laboratoire reconnaît des réponses trop verbeuses, une organisation inégale, une sélection imparfaite des outils et une tendance à trop refuser (FORTRESS 20,4 contre 3,2 pour GLM-5.3).
Ce qui change par rapport à Inkling-Small
Le nombre total de paramètres passe de 276B à 594B, tandis que les paramètres actifs progressent de 12B à 17B. Le comportement face aux hallucinations s’améliore, mais l’audio disparaît. Le nouveau modèle accepte uniquement le texte et les images, alors que la première génération prenait en charge le WAV à 16 kHz (Thinking Machines Lab).
Les chiffres du fournisseur dressent un tableau plus favorable de la factualité, même si les deux générations n’ont pas été évaluées avec exactement les mêmes métriques. La première affichait environ 20,6 % à SimpleQA Verified, avec un score Omniscience négatif (eesel AI). Inkling 2 Small atteint de son côté 73,3 % d’absence d’hallucination, le meilleur résultat de son groupe, même si le laboratoire continue de signaler des réponses trop longues et des refus excessifs (Thinking Machines Lab).
Les retours sur l’auto-hébergement de la première génération donnent un contexte, pas une indication sur v2 :
« Je l’ai essayé dans Unsloth Studio, en Q4K_XL. Il s’en sort très bien dans les conversations multilingues. » — u/VotZeFuk, dans le fil consacré à la sortie d’Inkling-Small de première génération (Reddit)
Le seuil de 89 Go en 2 bits de la première génération provenait de builds communautaires Unsloth (eesel AI). Avec 594B paramètres au total, les besoins de v2 resteront inconnus jusqu’à la publication des poids et des recettes.
Faut-il confier vos agents à Inkling 2 Small ?
Le choix du modèle dépend de la forme de la charge de travail, pas d’un classement global des benchmarks.
| Votre charge de travail | Utiliser Inkling 2 Small ? | Pourquoi |
|---|---|---|
| Agents de programmation sur de longues tâches avec retours visuels | À tester via Tinker | L’entraînement avec compactage et les boucles d’itération visuelle correspondent bien à ce type d’usage |
| Recherche d’entreprise, finance et rédaction juridique avec retrieval | À tester d’abord | En tête de JobBench, Vals Legal/Finance et DAYJOB Finance dans les tableaux du fournisseur ; à vérifier sur vos documents |
| Fine-tuning sur des tâches de type résumé | À tester (test du fournisseur uniquement) | A atteint la qualité finale de la première génération en 75 étapes lors du test du fournisseur en 200 étapes (Thinking Machines Lab) |
| Programmation de type SWE-bench avec le moins d’erreurs possible | Non, préférez DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | 72,1 % contre 77,0 % sur DeepSWE, 25,4 % contre 28,5 % sur FrontierCode |
| Questions-réponses factuelles sans retrieval ni garde-fous | Non, pas encore | Le score Omniscience global de 16,1 est inférieur à celui du meilleur rival ; conservez un RAG et un routage fondé sur la confiance |
| Besoins de bascule entre plusieurs fournisseurs | Non, attendez | Accès limité à Tinker chez un seul fournisseur, sans route tierce annoncée |
Les scores d’alignement progressent par rapport aux modèles précédents (mauvais comportements internes : 14,9 contre 66,8 à 75,2, plus bas étant préférable), mais restent derrière les 0,8 de GPT-6.1 Sol (Thinking Machines Lab).
FAQ sur Inkling 2 Small
Inkling 2 Small est-il déjà disponible avec des poids ouverts ?
Non. Au 5 novembre 2026, le modèle est fermé et accessible via Tinker ; des poids sous licence Apache 2.0 sont promis la semaine prochaine, sous réserve des tests de sécurité.
Quelle différence avec Inkling-Small ?
594B/17B contre 276B/12B, pas d’entrée audio, 73,3 % d’absence d’hallucination, et 1,00 $ contre 1,20 $ par million de tokens en sortie.
Combien coûte l’API par million de tokens ?
0,30 $ en entrée, 0,03 $ pour l’entrée mise en cache et 1,00 $ en sortie avec un contexte de 256K sur Tinker serverless.
Puis-je l’exécuter en local ?
Pas encore : les poids, les recettes et les indications de VRAM n’ont pas été publiés.
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