AIREITERUn modello da 594B parametri che ne attiva appena 17B per token sembra un affare difficile da ignorare. Inkling 2 Small costa solo $0,30 per 1M di token in input, ma al momento passa esclusivamente da Tinker e, nel coding, lascia il primato a DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Di conseguenza, il suo caso d'uso è più circoscritto di quanto faccia intendere l'annuncio di lancio. Questa valutazione si basa sul report di presentazione e sui prezzi di Tinker: non è stato ancora possibile effettuare test indipendenti su latenza e qualità degli output.
Cos'è davvero Inkling 2 Small
Annunciato il 5 novembre 2026, Inkling 2 Small è il modello Mixture-of-Experts compatto di seconda generazione di Thinking Machines Lab. Abbina 594B parametri totali a 17B parametri attivi, accetta input testuali e immagini e consente di regolare lo sforzo di ragionamento per agenti impegnati in task di lunga durata (Thinking Machines Lab).
| Specifica | Inkling 2 Small |
|---|---|
| Architettura | Mixture-of-Experts |
| Parametri totali / attivi | 594B / 17B |
| Modalità di input | Testo + immagini (senza audio) |
| Controllo del ragionamento | Sforzo variabile (benchmark a 0.99 / xhigh) |
| Encoder visivo | 292M parametri, patch 20x20, pooling 2x2 |
| Formato numerico | NVFP4 su NVIDIA GB300 NVL72 |
| Contesto di addestramento | 256K token con compaction (traiettorie di benchmark fino a 1M) |
| Artificial Analysis Index | 31 (secondo l'annuncio) |
Nonostante l'ingombro complessivo di 594B pesi, Tinker lo prezza come un modello piccolo.
Come provarlo oggi: solo Tinker, pesi la prossima settimana
Oggi Inkling 2 Small è accessibile soltanto attraverso la piattaforma Tinker di Thinking Machines Lab, inclusi Playground, fine-tuning e sampling. I pesi scaricabili non sono ancora disponibili: i checkpoint completi sono previsti con licenza Apache 2.0 la prossima settimana, subordinatamente a test di sicurezza esterni e red-teaming (Thinking Machines Lab).
In pratica, questo comporta tre conseguenze:
- L'annuncio di lancio offre unicamente l'accesso via Tinker e non comunica rilasci ufficiali su Hugging Face o in formato GGUF, né percorsi tramite provider terzi.
- I checkpoint iniziali sono stati testati pubblicamente con il nome Fledge-Alpha tramite OpenCode (Thinking Machines Lab): le tracce della community etichettate Fledge-Alpha si riferiscono quindi a questa famiglia di modelli.
- Chi punta al self-hosting dovrebbe attendere: nei materiali di lancio citati non compaiono dati su throughput o time-to-first-token, né indicazioni ufficiali sulla VRAM o ricette di quantizzazione.
Prezzi Tinker e confronto con gli altri modelli
L'inferenza serverless di Inkling 2 Small costa $0,30 per 1M di token in input, $0,03 per 1M di token in input dalla cache e $1,00 per 1M di token in output, con contesto da 256K. Fra i tre modelli ospitati da Thinking Machines Lab, sono le tariffe serverless più basse per output e input in cache (Thinking Machines Lab).
| Modello (serverless, 256K) | Input / 1M | Cache / 1M | Output / 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 l'80% di cache hit, 1M di token in input costa circa $0,084 (200K x $0,30 più 800K x $0,03). I rollout lunghi con compaction sono quelli che ne traggono più vantaggio: secondo il fornitore, per questo regime di addestramento i rollout hanno una mediana di 43K token e un p99 di 1,5M (Thinking Machines Lab).
Benchmark: dove primeggia e dove vince DeepSeek Flash
I punteggi seguenti provengono dal report del fornitore, che dichiara sia le vittorie sia le sconfitte (Thinking Machines Lab).
| Benchmark | Inkling 2 Small | Miglior rivale in tabella |
|---|---|---|
| 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% | In testa al gruppo (Kimi K3 26.9%) |
| LongBench v2 | 70.6% | In testa al gruppo (Kimi K3 69.0%) |
| AA-Omniscience (punteggio / assenza di allucinazioni) | 16.1 / 73.3% | Massima assenza di allucinazioni nel gruppo |
| Snapshot DesignArena Web | 1,340 (3°) | 1,366 Muse Wonder (leader) |
| JobBench / Vals Legal / Vals Finance | 70.5% / 73.9% / 61.5% | In testa ai gruppi mostrati |
| Terminal Bench Science | 5.7% | 12.9% DeepSeek-V4.1-Flash-1017 |
Il 70,6% su LongBench v2 sostiene la promessa sul contesto lungo, mentre il 28,7% su HLE-Diamond è un segnale positivo sul ragionamento difficile. Nei benchmark enterprise, i risultati di CoreCraft (71,8%) e DAYJOB Finance (14,3%) guidano i rispettivi gruppi visualizzati, insieme a JobBench e Vals. Restano però alcuni limiti: DiligenceBench al 58,1% è sotto il 59,0% di Muse Spark Open; kernel autoresearch segna 6,02x contro il 18,80x di Claude Opus 5.5; inoltre il laboratorio riconosce verbosità, organizzazione disomogenea, selezione degli strumenti non sempre precisa e overrefusal (FORTRESS 20.4 contro 3.2 di GLM-5.3).
Le differenze rispetto a Inkling-Small
I parametri totali più che raddoppiano, da 276B a 594B, mentre quelli attivi passano da 12B a 17B. Migliora anche il comportamento rispetto alle allucinazioni, ma scompare l'input audio. Il nuovo modello accetta soltanto testo e immagini, mentre la prima generazione supportava file WAV a 16 kHz (Thinking Machines Lab).
Secondo i dati del fornitore, il quadro della fattualità è migliore, anche se le due generazioni riportano metriche diverse. La prima generazione aveva ottenuto circa il 20,6% su SimpleQA Verified, con un punteggio Omniscience negativo (eesel AI). Inkling 2 Small guida il suo gruppo con un tasso di non-allucinazione del 73,3%, pur con gli avvertimenti del laboratorio su verbosità e overrefusal (Thinking Machines Lab).
I report sul self-hosting della prima generazione sono utili come contesto, non come prova per v2:
"L'ho provato in Unsloth Studio, con Q4K_XL. Si comporta molto bene nelle conversazioni multilingue." — u/VotZeFuk nel thread di lancio della prima generazione di Inkling-Small (Reddit)
Il minimo di 89 GB a 2 bit per la prima generazione derivava da build community di Unsloth (eesel AI); con 594B parametri totali, i requisiti di v2 restano sconosciuti finché non arriveranno pesi e ricette.
Il tuo agente dovrebbe chiamare Inkling 2 Small?
La scelta di routing dipende più dalla forma del carico di lavoro che dalla posizione assoluta nei benchmark.
| Il tuo carico di lavoro | Chiamare Inkling 2 Small? | Perché |
|---|---|---|
| Agenti di coding a lungo orizzonte con feedback visivo | Provalo via Tinker | L'addestramento con compaction e i cicli di iterazione visiva sono adatti a questo scenario |
| Ricerca enterprise, finanza e bozze legali con retrieval | Prima una prova | Guida JobBench, Vals Legal/Finance e DAYJOB Finance nelle tabelle del fornitore; verifica sui tuoi documenti |
| Fine-tuning su attività in stile summarization | Prova consigliata (solo test del fornitore) | Nel test del fornitore da 200 step ha raggiunto la qualità finale della prima generazione in 75 step (Thinking Machines Lab) |
| Coding puro in stile SWE-bench con il minor tasso d'errore | No, DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | 72.1% contro 77.0% su DeepSWE, 25.4% contro 28.5% su FrontierCode |
| Domande e risposte fattuali senza retrieval o guardrail | No, non ancora | Il 16.1 complessivo su Omniscience è dietro al miglior rivale; mantieni RAG e confidence routing |
| Necessità di failover multi-provider | No, aspetta | Unica via tramite Tinker e nessun percorso di terze parti annunciato |
I punteggi di allineamento migliorano rispetto ai predecessori (misbehavior interno da 14.9 contro 66.8 a 75.2, dove più basso è meglio), ma restano dietro allo 0.8 di GPT-6.1 Sol (Thinking Machines Lab).
FAQ su Inkling 2 Small
Inkling 2 Small ha già i pesi aperti?
No: al 5 novembre 2026 usa pesi chiusi su Tinker; i pesi Apache 2.0 sono promessi per la prossima settimana, in attesa dei test di sicurezza.
In cosa differisce da Inkling-Small?
594B/17B contro 276B/12B, nessun input audio, 73.3% di non-allucinazione, $1.00 contro $1.20 per 1M di token in output.
Quanto costa l'API per 1M di token?
$0.30 per l'input, $0.03 per l'input dalla cache e $1.00 per l'output, con contesto da 256K su Tinker serverless.
Posso eseguirlo in locale?
Non ancora: non sono stati pubblicati pesi, ricette né indicazioni sulla VRAM.
Approfondimenti correlati: recensione coding di DeepSeek-V4.1-Flash-1017 e prezzi API di Kimi K3.1 Pro.