Thinking Machines Inkling 2 Small 594B MoE
\n Thinking Machines, the startup from former OpenAI CTO Mira Murati, is releasing Inkling 2 Small, a mixture-of-experts model with 594 billion parameters. The company clai
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Thinking Machines Inkling 2 Small 594B MoE
Thinking Machines 推出的 Inkling 2 Small 是目前西方开源权重模型中表现最突出的之一。它采用 Mixture-of-Experts（MoE）架构，总参数量 594B，活跃参数仅 17B，却能支持文本与图像输入，并提供可调节的思考深度。
谁适合？需要高性能多模态推理、代码生成和代理任务的用户，尤其是希望以接近低成本中国模型价格获得接近 Gemini 3.8 Flash 水平结果的人。在 RooHome 上，可通过「AI 比价」路径快速对照这一模型与同类产品，帮助你决策是否值得升级。
API 使用建议
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Thinking Machines 是一家由前 OpenAI 联合创始人 Mira Murati 创立的初创公司，此次发布的 Inkling 2 Small 是其第二代基础模型，设计定位于微调场景。模型总参数 594B，采用 Mixture-of-Experts 结构，任意时刻仅激活 17B 参数，支持输入文本与图像，并支持可调节思考深度（speed vs thoroughness）。
根据 The Decoder 2026-11-06 报道，Inkling 2 Small 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上获得 31 分，比前代 Inkling Small（13 分）提升 18 分，与 Google Gemini 3.8 Flash 水平相当。在 Agentic 任务上表现尤为突出：AutomationBench-AA 从 5% 提升至 46%，FrontierCode 2.0 从 5% 提升至 25%，AA-Briefcase 达到 1527 Elo（较前代提升 615 分）。
为什么是强模型？
其训练过程紧凑，仅处理约 12 万亿 tokens（包括强化学习阶段 3 万亿 tokens 在 2048 张 GPU 上 9 天完成）。开源权重计划于外部安全测试完成后以 Apache 2.0 许可发布，这是目前最宽松的开源许可之一，优于 Meta 或 Mistral 的限制性协议。
目前模型通过 Thinking Machines 的 Tinker 平台作为 proprietary offering 提供，权重后续将逐步开放。RooHome 用户可通过「AI 价格雷达」模块查看其与竞品的价格、性能与 API 接入细节，辅助决策。
Inkling 2 Small 关键特性一览
| 特性 | 说明 | 优势亮点 |
|---|---|---|
| 参数规模 | 总 594B，活跃 17B | MoE 高效推理，单任务输出 ~150k tokens |
| 基准性能 | 31 分，Agentic 任务大幅提升 | 视觉识别、设计生成领先 |
| 成本（单任务） | $1.18 | 远低于 Gemini 3.8 Flash ($7.77) 和 Claude Sonnet 5.5 ($10.02) |
| 多模态支持 | 文本 + 图像输入 | 文档理解、MMMU Pro 81.6% |
| 许可计划 | Apache 2.0（权重即将开放） | 开放性最高，适合微调 |
数据以官网挂牌页当日数据为准（www.roohome.cn/official-prices）。
与竞品性能与价格对照
| 模型 | 基准分 | 单任务成本 | 活跃参数 | 优势场景 |
|---|---|---|---|---|
| Inkling 2 Small | 31 | $1.18 | 17B | 成本敏感的代理任务、视觉推理 |
| Gemini 3.8 Flash | ~31 | $7.77 | - | 高并发部署 |
| Claude Sonnet 5.5 | 较高 | $10.02 | - | 复杂知识工作 |
| DeepSeek-V4.1-Flash | 领先多项 | ~60% 更低 | - | 特定编码基准 |
RooHome 通过「AI 比价」与「AI 价格雷达」模块提供实时横向对照表，帮助用户避免盲目跟进高价模型。
何时使用 Inkling 2 Small
- 需要高精度视觉任务（如文档分析、设计生成）的开发者或企业
- 预算有限，但希望获得接近闭源顶级模型性能的用户
- 计划后期进行微调，Apache 许可提供更大自由度
适合在 RooHome 的「AI 模型全景」频道跟踪类似动态。
延伸阅读
- [AI 价格雷达：实时模型价格与性能对照]
- [官方 API 接入指南]
- [API 中转服务说明]
- [Thinking Machines 相关模型动态]
风险与边界
使用任何高参数模型时，存在输出不稳定、幻觉仍存、成本波动及长期依赖于单一提供商的风险。非法律意见声明：本文内容基于公开报道与独立分析，仅供参考，不构成投资、采购或技术建议。