Thinking Machines 推出 Inkling-Small:约四分之一规模持平 Inkling 性能

Thinking Machines(由前OpenAI首席技术官Mira Murati创立)推出了“美国最强开源模型”Inkling的缩小版Inkling-Small,总参数降到276B、激活参数12B,约为原版四分之一,但多项测试表现反而追平甚至反超满血版,是一次“以小博大”的效率验证。

• 架构延续混合专家(MoE)路线,继续支持音频、图像原生推理、可变思考强度、最高100万token超长上下文,功能集没有缩水。
• 官方给出的Humanity's Last Exam成绩为31.6%,高于Inkling的29.7%,在推理和智能体工具调用等任务上Inkling-Small同等或更优。
• 官方强调的核心指标是“测试时计算曲线”更高效:同样的思考预算下,Inkling-Small得分普遍高于满血版Inkling。
• 完整权重已开放下载,并同步接入Tinker微调服务与Tinker Playground,开发者可以直接试用甚至二次训练。
• 对开发者和企业来说,更值得关注的是性价比而非参数规模——四分之一体积能打平旗舰表现,意味着部署和推理成本大幅下降,这类“瘦身不降智”的开源模型会加速把高水平AI能力下沉到更普通的算力条件里。

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