AIREITER594 млрд параметров при активации всего 17 млрд на токен звучат как почти бесплатный обед. Inkling 2 Small действительно дёшево вызывать — $0,30 за 1 млн входных токенов, — но сегодня модель доступна только через Tinker и уступает корону в программировании DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Поэтому практическая ценность предложения уже, чем может показаться по стартовой публикации. Этот разбор основан на отчёте о запуске и тарифах Tinker; независимо проверить задержку и качество ответов пока не удалось.
Что на самом деле представляет собой Inkling 2 Small
Inkling 2 Small — вторая небольшая Mixture-of-Experts-модель Thinking Machines Lab, представленная 5 ноября 2026 года. В ней 594B параметров всего, 17B активных параметров, поддержка текстовых и графических входных данных, а также регулируемая глубина рассуждений для длительных агентских задач (Thinking Machines Lab).
| Характеристика | Inkling 2 Small |
|---|---|
| Архитектура | Mixture-of-Experts |
| Всего / активных параметров | 594B / 17B |
| Модальности на входе | Текст + изображения (без аудио) |
| Управление рассуждениями | Регулируемая глубина (в тестах 0,99 / xhigh) |
| Визуальный энкодер | 292M параметров, патчи 20x20, pooling 2x2 |
| Числовой формат | NVFP4 на NVIDIA GB300 NVL72 |
| Контекст обучения | 256K токенов с компакцией (траектории в тестах до 1M) |
| Artificial Analysis Index | 31 (по данным анонса) |
Несмотря на общий объём в 594B параметров, Tinker тарифицирует модель как небольшую.
Как попробовать модель сегодня: пока только Tinker, веса — на следующей неделе
Сегодня Inkling 2 Small доступна только через платформу Thinking Machines Lab Tinker — в Playground, для дообучения и сэмплирования. Скачать веса пока нельзя: полные чекпойнты обещают выпустить под лицензией Apache 2.0 на следующей неделе, после внешнего тестирования безопасности и red teaming (Thinking Machines Lab).
На практике это означает следующее:
- В анонсе указан только доступ через Tinker. Официальные релизы на Hugging Face или в формате GGUF не заявлены, как и маршруты через сторонних провайдеров.
- Ранние чекпойнты публично тестировались через OpenCode под названием Fledge-Alpha (Thinking Machines Lab), поэтому найденные в сообществе материалы с этим названием относятся к тому же семейству моделей.
- Тем, кто планирует самостоятельный запуск, лучше подождать: в материалах о запуске нет данных о пропускной способности или времени до первого токена, а официальные требования к VRAM и рецепт квантования пока не опубликованы.
Сколько стоит Inkling 2 Small в Tinker и с кем её сравнивать
Бессерверный инференс Inkling 2 Small в Tinker стоит $0,30 за 1 млн входных токенов, $0,03 за 1 млн токенов из кэша и $1,00 за 1 млн выходных токенов при контексте 256K. Среди трёх размещённых моделей Thinking Machines Lab это самые низкие тарифы на выходные и кэшированные входные токены (Thinking Machines Lab).
| Модель (бессерверная, 256K) | Вход / 1M | Кэш / 1M | Выход / 1M |
|---|---|---|---|
| Inkling 2 Small | $0.30 | $0.03 | $1.00 |
| Inkling-Small (1-е поколение) | $0.30 | $0.06 | $1.20 |
| Inkling (флагман) | $1.00 | $0.17 | $4.05 |
При попадании в кэш в 80% случаев 1 млн входных токенов обходится примерно в $0,084 (200K × $0,30 плюс 800K × $0,03). Больше всего такая экономика подходит для длинных запусков с компакцией: по данным разработчика, медианное число токенов в траектории составляет 43K, а p99 — 1,5M для этого режима обучения (Thinking Machines Lab).
Тесты: сильные стороны модели и преимущество DeepSeek Flash в кодинге
Результаты ниже взяты из таблицы разработчика, где рядом с победами указаны и проигранные сравнения (Thinking Machines Lab).
| Бенчмарк | Inkling 2 Small | Лучший соперник в таблице |
|---|---|---|
| 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% | Лидирует в группе (Kimi K3 — 26.9%) |
| LongBench v2 | 70.6% | Лидирует в группе (Kimi K3 — 69.0%) |
| AA-Omniscience (оценка / отсутствие галлюцинаций) | 16.1 / 73.3% | Лучший показатель отсутствия галлюцинаций в группе |
| DesignArena Web snapshot | 1,340 (3-е место) | 1,366 Muse Wonder (лидер) |
| JobBench / Vals Legal / Vals Finance | 70.5% / 73.9% / 61.5% | Лидирует в представленных группах |
| Terminal Bench Science | 5.7% | 12.9% DeepSeek-V4.1-Flash-1017 |
Результат LongBench v2 (70,6%) подтверждает сильную сторону в работе с длинным контекстом, а HLE-Diamond (28,7%) даёт модели лидерство среди сложных задач на рассуждение. В корпоративных тестах CoreCraft (71,8%) и DAYJOB Finance (14,3%) Inkling 2 Small также возглавляет представленные группы — вместе с JobBench и Vals. Но есть важные оговорки: на DiligenceBench модель набрала 58,1% против 59,0% у Muse Spark Open, в kernel autoresearch показала 6,02x против 18,80x у Claude Opus 5.5, а сама лаборатория признаёт проблемы с многословностью, неравномерной структурой, выбором инструментов и чрезмерными отказами (FORTRESS 20,4 против 3,2 у GLM-5.3).
Что изменилось по сравнению с Inkling-Small
Общее число параметров выросло более чем вдвое — с 276B до 594B, а активных стало 17B вместо 12B. Поведение при галлюцинациях улучшилось, зато аудиовход исчез. Новая модель принимает только текст и изображения, тогда как первое поколение поддерживало WAV с частотой 16 кГц (Thinking Machines Lab).
По цифрам разработчика ситуация с фактологичностью выглядит лучше, хотя у двух поколений использовались разные метрики. Первое поколение набрало около 20,6% в SimpleQA Verified и получило отрицательную оценку Omniscience (eesel AI). У Inkling 2 Small доля ответов без галлюцинаций составила 73,3% — это лучший результат в её группе, хотя лаборатория по-прежнему предупреждает о многословности и чрезмерных отказах (Thinking Machines Lab).
Отчёты о самостоятельном запуске первого поколения полезны для контекста, но не доказывают характеристики v2:
«Попробовал её в Unsloth Studio, на Q4K_XL. В многоязычном разговоре она показывает себя очень хорошо». — u/VotZeFuk в ветке о релизе первого Inkling-Small (Reddit)
Минимальный объём в 89 GB для 2-битной версии относился к сборкам Unsloth от сообщества (eesel AI); для v2 требования пока неизвестны — до выхода весов и рецептов.
Стоит ли вашему агенту обращаться к Inkling 2 Small?
Выбор модели зависит не от позиции в общем рейтинге, а от характера конкретной нагрузки.
| Ваша задача | Вызывать Inkling 2 Small? | Почему |
|---|---|---|
| Длинные агентские задачи по программированию с визуальной обратной связью | Попробовать через Tinker | Обучение с компакцией и циклы визуальной итерации хорошо соответствуют такому сценарию |
| Корпоративные исследования, финансовые и юридические документы с поиском | Сначала протестировать | В таблицах разработчика модель лидирует в JobBench, Vals Legal/Finance и DAYJOB Finance; проверьте её на собственных документах |
| Дообучение для задач в стиле суммаризации | Попробовать (только тест разработчика) | В тесте разработчика из 200 шагов модель достигла финального качества первого поколения за 75 шагов (Thinking Machines Lab) |
| Чистое программирование в стиле SWE-bench при минимальном числе ошибок | Нет, DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | 72,1% против 77,0% в DeepSWE и 25,4% против 28,5% в FrontierCode |
| Фактологичные ответы без поиска и защитных механизмов | Нет, пока рано | Общая оценка Omniscience 16,1 уступает лучшему сопернику; используйте RAG и маршрутизацию по уровню уверенности |
| Отказоустойчивость между несколькими провайдерами | Нет, подождать | Доступ идёт через одного провайдера — Tinker; маршруты через сторонние сервисы не заявлены |
Показатели согласованности улучшились по сравнению с предшественниками (внутреннее некорректное поведение — 14,9 против 66,8–75,2, меньше — лучше), но всё ещё уступают 0,8 у GPT-6.1 Sol (Thinking Machines Lab).
FAQ об Inkling 2 Small
Веса Inkling 2 Small уже открыты?
Нет. По состоянию на 5 ноября 2026 года модель доступна с закрытыми весами через Tinker; веса Apache 2.0 обещаны на следующей неделе после тестирования безопасности.
Чем она отличается от Inkling-Small?
594B/17B против 276B/12B, отсутствие аудиовхода, 73,3% ответов без галлюцинаций и $1,00 против $1,20 за 1 млн выходных токенов.
Сколько стоит API за 1 млн токенов?
$0,30 за входные токены, $0,03 за кэшированные входные токены и $1,00 за выходные при контексте 256K в бессерверном Tinker.
Можно ли запустить её локально?
Пока нет: веса, рецепты и рекомендации по объёму VRAM не опубликованы.
Читайте также: обзор DeepSeek-V4.1-Flash-1017 для программирования и цены API Kimi K3.1 Pro.