Mira Murati'nin kurduğu yapay zeka laboratuvarı Thinking Machines, Inkling seviyesinde performansı dörtte bir boyutla sunmak üzere tasarlanan açık ağırlıklı model Inkling-Small'ı yayınladı.
Inkling-Small, Temmuz ortasında yayınlanan amiral gemisi Inkling'in 975 milyar (41 milyar aktif) parametresine karşılık toplam 276 milyar parametre ve token başına 12 milyar aktif parametreye sahip. Yeni model, akıl yürütme ve ajan kıyaslamalarında daha büyük kardeşini yakalıyor veya geçiyor: Humanity's Last Exam'de %31,6'ya %29,7 ve SWE-bench Verified'da %80'in üzeri. Şirket kazanımları iyileştirilmiş veri karışımına, Inkling'den on-policy damıtımaya ve ajan kodlamaya odaklanan iki haftalık ek takviyeli öğrenmeye bağlıyor.
Inkling gibi Inkling-Small da doğal olarak çok modlu — metin, görüntü ve ses — ve 1M token bağlam ile ayarlanabilir akıl yürütme çabası sunuyor. Tam ağırlıklar Hugging Face'te ve model, laboratuvarın Tinker platformunda ince ayar için kullanılabilir.
Yayın, verimli açık ağırlıklı model dalgasının ortasına denk geliyor — DeepSeek'in V4-Flash-0731 güncellemesi ertesi gün benzer bir hikayeyle geldi — ve açık kaynak yapay zeka pazarında fiyat-performans sınırının ne kadar hızlı ilerlediğinin altını çiziyor.
