AIREITER一個總參數達 594B、每個 token 實際只啟用 17B 的模型，看起來像是不用付出代價就能換來旗艦級效能。不過，Inkling 2 Small 雖然每 100 萬個輸入 token 只要 $0.30，現階段仍只能透過 Tinker 使用，而且在程式撰寫方面敗給 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，因此實際購買理由沒有發表文章所暗示的那麼廣泛。本次評估根據產品發布報告與 Tinker 價格資訊整理，尚未能進行獨立的延遲與輸出測試。
Inkling 2 Small 到底是什麼？
Inkling 2 Small 是 Thinking Machines Lab 第二代小型混合專家（Mixture-of-Experts）模型，於 2026 年 11 月 5 日發表。它採用 594B 總參數與 17B 啟用參數的架構，支援文字與圖片輸入，並能調整推理強度，鎖定長時間、多步驟的代理工作流程（Thinking Machines Lab）。
| 規格 | Inkling 2 Small |
|---|---|
| 架構 | 混合專家（Mixture-of-Experts） |
| 總參數／啟用參數 | 594B／17B |
| 輸入模態 | 文字 + 圖片（不支援音訊） |
| 推理控制 | 可調整推理強度（基準測試採用 0.99／xhigh） |
| 視覺編碼器 | 292M 參數、20x20 patch、2x2 pooling |
| 數值格式 | NVIDIA GB300 NVL72 上的 NVFP4 |
| 訓練上下文 | 搭配壓縮功能支援 256K token（基準測試軌跡最長達 1M） |
| Artificial Analysis Index | 31（依發布公告） |
雖然總權重規模達 594B，Tinker 仍以小型模型的價格提供 Inkling 2 Small。
現在怎麼試用：只能用 Tinker，權重下週才會來
目前 Inkling 2 Small 只能透過 Thinking Machines Lab 的 Tinker 平台使用，包括 Playground、微調與取樣功能。可下載的模型權重尚未推出；官方承諾下週以 Apache 2.0 授權釋出完整 checkpoint，但前提是完成外部安全測試與紅隊測試（Thinking Machines Lab）。
這代表目前有三件事需要注意：
- 發布公告只提供 Tinker 存取方式，沒有宣布官方 Hugging Face 或 GGUF 版本，也未在公告中提供第三方服務商的使用管道。
- 早期 checkpoint 曾透過 OpenCode 以 Fledge-Alpha 名稱公開測試（Thinking Machines Lab），因此社群中標示為 Fledge-Alpha 的測試紀錄，指的就是這個模型家族。
- 如果你打算自行架設，現在還不必急著準備：目前引用的發布資料沒有提供吞吐量或首 token 延遲數據，也尚未公布官方 VRAM 建議或量化方案。
Tinker 收費多少？真正值得看的比較在這裡
在 256K 上下文下，Inkling 2 Small 的無伺服器推理價格為每 100 萬個輸入 token $0.30、每 100 萬個快取輸入 token $0.03，以及每 100 萬個輸出 token $1.00。這是 Thinking Machines Lab 三款託管模型中，無伺服器輸出與快取輸入價格最低的一款（Thinking Machines Lab）。
| 模型（無伺服器、256K） | 輸入／1M | 快取／1M | 輸出／1M |
|---|---|---|---|
| Inkling 2 Small | $0.30 | $0.03 | $1.00 |
| Inkling-Small（第 1 代） | $0.30 | $0.06 | $1.20 |
| Inkling（旗艦版） | $1.00 | $0.17 | $4.05 |
若快取命中率為 80%，每 100 萬個輸入 token 的成本約為 $0.084（200K x $0.30 加上 800K x $0.03）。需要長時間壓縮的 rollout 最能受惠：供應商表示，在這套訓練機制下，rollout token 數的中位數為 43K，p99 則達 1.5M（Thinking Machines Lab）。
基準測試：它在哪些項目領先，又在哪些地方輸給 DeepSeek Flash？
以下分數來自供應商的成績報告，內容同時列出勝出的項目與落敗的項目（Thinking Machines Lab）。
| 基準測試 | Inkling 2 Small | 表中最佳對手 |
|---|---|---|
| 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% | 在這組模型中領先（Kimi K3 為 26.9%） |
| LongBench v2 | 70.6% | 在這組模型中領先（Kimi K3 為 69.0%） |
| AA-Omniscience（分數／不產生幻覺） | 16.1／73.3% | 這組模型中最高的不產生幻覺分數 |
| DesignArena Web snapshot | 1,340（第 3 名） | 1,366 Muse Wonder（領先） |
| JobBench／Vals Legal／Vals Finance | 70.5%／73.9%／61.5% | 在表中列出的各組中領先 |
| Terminal Bench Science | 5.7% | 12.9% DeepSeek-V4.1-Flash-1017 |
LongBench v2 的 70.6% 支持它在長上下文處理上的主張，而 HLE-Diamond 的 28.7% 則顯示它在高難度推理項目中的領先表現。企業相關測試方面，CoreCraft（71.8%）與 DAYJOB Finance（14.3%）和 JobBench、Vals 一樣，在各自列出的比較組別中領先。不過仍有幾點限制：DiligenceBench 的 58.1% 落後 Muse Spark Open 的 59.0%；kernel autoresearch 為 6.02x，低於 Claude Opus 5.5 的 18.80x；實驗室也承認模型存在回答過於冗長、組織不均、工具選擇不夠理想，以及過度拒答等問題（FORTRESS 為 20.4，GLM-5.3 為 3.2）。
Inkling-Small 之後改了什麼？
總參數從 276B 增至 594B，超過一倍；啟用參數則由 12B 增至 17B。模型的幻覺表現有所改善，但音訊輸入被移除。新模型只接受文字與圖片，而第一代支援 16 kHz WAV（Thinking Machines Lab）。
從供應商數據來看，第二代的事實性表現更好，但兩代採用的指標並不完全相同。第一代在 SimpleQA Verified 的成績約為 20.6%，Omniscience 分數則為負值（eesel AI）。Inkling 2 Small 的不產生幻覺率為 73.3%，在該組模型中領先，但實驗室仍提醒模型有回答冗長與過度拒答的問題（Thinking Machines Lab）。
第一代的自行架設回報只能當作背景，不能視為 v2 的證據：
「我在 Unsloth Studio 裡試了一下，使用 Q4K_XL。它在多語言對話方面表現非常好。」— u/VotZeFuk，第一代 Inkling-Small 發布討論串（Reddit）
第一代的 89 GB 2-bit 最低需求來自社群製作的 Unsloth 版本（eesel AI）；v2 的總參數達 594B，在權重與相關方案正式推出前，實際需求仍是未知數。
你的代理工作流程該呼叫 Inkling 2 Small 嗎？
是否該把工作路由給它，關鍵不在總體基準排名，而在你的工作負載型態。
| 你的工作負載 | 要呼叫 Inkling 2 Small 嗎？ | 原因 |
|---|---|---|
| 需要視覺回饋的長時間程式代理 | 透過 Tinker 試用 | 壓縮訓練與視覺迭代循環正好符合這類工作流程 |
| 搭配檢索的企業研究、金融與法律文件撰寫 | 先試用 | 在供應商表格中的 JobBench、Vals Legal／Finance、DAYJOB Finance 領先；仍應使用你的文件驗證 |
| 摘要類任務的微調 | 試用（僅有供應商測試） | 在供應商進行的 200 步測試中，75 步就達到第一代的最終品質（Thinking Machines Lab） |
| 只追求最低錯誤率的 SWE-bench 類程式撰寫 | 不要，改用 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | DeepSWE 為 72.1% 對 77.0%，FrontierCode 為 25.4% 對 28.5% |
| 沒有檢索或防護機制的純事實問答 | 不要，現在還不行 | Omniscience 總分 16.1，落後最佳對手；仍應搭配 RAG 與信心路由 |
| 需要多供應商故障轉移 | 不要，先等等 | 目前只有單一供應商的 Tinker 管道，尚未宣布第三方使用方式 |
它的對齊分數比前代改善（內部不當行為為 14.9，相較 66.8 至 75.2，分數越低越好），但仍落後 GPT-6.1 Sol 的 0.8（Thinking Machines Lab）。
Inkling 2 Small 常見問題
Inkling 2 Small 已經開放權重了嗎？
還沒有。截至 2026 年 11 月 5 日，它仍是只能在 Tinker 使用的封閉權重模型；官方承諾在完成安全測試後，於下週推出 Apache 2.0 權重。
它和 Inkling-Small 有什麼不同？
參數規模從 276B／12B 提升至 594B／17B，不再支援音訊輸入，不產生幻覺率為 73.3%，每 100 萬個輸出 token 的價格則從 $1.20 降至 $1.00。
API 每 100 萬個 token 要多少錢？
在 Tinker 無伺服器、256K 上下文下，輸入每 100 萬個 token $0.30、快取輸入 $0.03、輸出 $1.00。
可以在本機執行嗎？
目前還不行；權重、執行方案與 VRAM 建議都尚未公布。
延伸閱讀：DeepSeek-V4.1-Flash-1017 程式撰寫評測與 Kimi K3.1 Pro API 價格指南。