Thinking Machines 发布 Inkling 2 Small：594B/17B MoE、厂商口径 AA Intelligence Index 约 31，Tinker 可推理与微调，权重拟下周 Apache 2.0 开源

核心背景与行业痛点

开源与可微调模型在 agentic coding、视觉闭环与长程自主任务上仍常落后闭源前沿。Thinking Machines 于 11 月 5 日发布第二代首款 Inkling 2 Small，强调编码 Agent 与视觉迭代，并延续「先闭源、安全测试后再 Apache 2.0 开源」路径。

架构亮点与底层机制

官方规格：594B 总参 / 17B 激活 MoE，支持图像与可变 thinking effort，本代不支持音频。训练含大规模预训练与一次联合 RL（约 1075 步、1700 万+ rollout）；视觉用约 2.92 亿参编码器。

权威 Benchmark 与实测跑分对比

以下为官方博客厂商口径，非 AICoder 复测：AA Intelligence Index 约 31；FrontierCode v2.0 约 25.4%；DeepSWE v1.1 约 72.1%；DesignArena Website Elo 约 1340。DesignArena 账号另称总榜约第 4（第三方）。对齐评测相对旧 Inkling 明显改善，仍落后部分闭源模型。

开发者实战落地与开箱指南

在 Tinker 选用 thinkingmachines/Inkling-2-Small（64K）或 256K :peft:262144 变体做采样/微调；标价约 Prefill $0.30 / Sample $1.00 每百万 token。权重下载需等开源日。适合长程编码与带视觉反馈的前端/游戏原型；需音频则继续用上一代 Inkling。