Inkling 2 Small soll bei offenen KI-Modellen an die Spitze rücken

Thinking Machines hat Inkling 2 Small vorgestellt. Das Mixture-of-Experts-Modell verfügt über 594 Milliarden Parameter insgesamt. Pro Antwort sind 17 Milliarden Parameter aktiv. Die vollständigen Modellgewichte sollen nach zusätzlichen externen Sicherheitstests und Red-Teaming in der kommenden Woche unter der Apache-2.0-Lizenz erscheinen.

Zunächst ist das Modell über die Plattform Tinker und den Tinker Playground verfügbar. Es verarbeitet Texte und Bilder, erzeugt Text und bietet verschiedene Stufen für den Rechenaufwand. In seinem offiziellen Blogbeitrag beschreibt Thinking Machines Einsatzfelder wie Programmierung, Recherche, Dokumentenerstellung, Bildverständnis und die Nutzung externer Werkzeuge.

Besonders hebt das Unternehmen die Fähigkeiten bei mehrstufigen Aufgaben hervor. Dabei plant ein KI-Modell Arbeitsschritte, nutzt Werkzeuge und überprüft Ergebnisse. Nach Angaben von Thinking Machines erreicht Inkling 2 Small 25,4 Prozent bei FrontierCode v2.0 und 86,3 Prozent bei SWEBench Pro v2 Hard. In einem internen Versuch habe das Modell zudem eigenständig ein Vorhersagemodell trainiert.

Hohe Werte, aber auch hoher Tokenverbrauch

Artificial Analysis bewertet Inkling 2 Small im eigenen Intelligence Index mit 31 Punkten. Damit liege das Modell auf dem Niveau von Gemini 3.8 Flash in der hohen Einstellung. Bei einer Veröffentlichung der Gewichte wäre es laut dem Analysehaus das derzeit bestplatzierte Open-Weights-Modell außerhalb Chinas.

Die Ergebnisse gehen allerdings mit einem deutlich höheren Ausgabetokenverbrauch einher. Artificial Analysis schätzt rund 150.000 Ausgabetokens pro Aufgabe im Index. Beim Vorgänger Inkling Small seien es etwa 37.000 gewesen. Die Kosten pro Aufgabe beziffert das Institut auf 1,18 US-Dollar, nach 0,20 US-Dollar beim Vorgänger.

Thinking Machines erklärt, das Modell sei zunächst mit mehr als acht Billionen Tokens trainiert worden. Spätere Trainingsphasen hätten sich auf Agentenabläufe und Reinforcement Learning konzentriert. Als Einschränkungen nennt das Unternehmen eine teils zu ausführliche Ausdrucksweise, eine nicht immer passende Werkzeugwahl in großen Codebasen, fehlende Audio-Unterstützung und Schwächen im klassischen Chat-Einsatz.

Quellen

• Introducing Inkling 2 Small – Thinking Machines
• Thinking Machines has released Inkling 2 Small, scoring 31 on the Artificial Analysis Intelligence Index – their plan to release its weights would make it the highest-scoring open weights model developed outside China based on current rankings – Artificial Analysis