Explication de Inkling 2 Small : modèle 594B de Thinking Machines

Petite explication d’Inkling 2 : le modèle 594B de Thinking Machines que vous ne pouvez pas encore télécharger

Thinking Machines Lab, la startup fondée par l’ancienne CTO d’OpenAI Mira Murati, a lancé Inkling 2 Small le 5 novembre 2026. Il s’agit du modèle de deuxième génération de l’entreprise, un système Mélange d’Experts minimaliste avec 594 milliards de paramètres au total qui n’active que 17 milliards par jeton. Il obtient 31 sur l’Indice d’Intelligence d’Analyse Artificielle, contre 13 pour la première génération d’Inkling Small, et c’est le score le plus élevé jamais obtenu par Thinking Machines.

Il y a un gros hic. Vous ne pouvez pas le télécharger. Les poids sont fermés au lancement, le modèle ne fonctionne que sur la plateforme Tinker de Thinking Machines, et la sortie promise d’Apache 2.0 est prévue pour la semaine prochaine, après des tests de sécurité externes et une fin de red-teaming. Le lancement est une promesse d’ouverture, pas d’ouverture en elle-même.

Verdict rapide

Références : ce que les chiffres indiquent réellement

La plupart des scores ci-dessous proviennent du propre tableau de benchmark de Thinking Machines, qui mélange des évaluateurs tiers tels que Artificial Analysis, Scale AI et Vals avec les propres analyses du laboratoire. Considérez-les comme des rapports du fournisseur : aucun laboratoire indépendant ne les a encore reproduits sur les poids ouverts, car les poids ne sont pas encore écartés.

Le schéma est clair. Inkling 2 Small est très performant en ingénierie logicielle et en travail de connaissance d’entreprise, et faible dans les tâches en ligne de commande basées sur terminal. Son 86,3 % sur SWE-Bench Pro v2 (Hard) ne se situe que derrière Kimi K3 avec 88,2 %, et ses 71,8 % sur EnterpriseBench-CoreCraft le placent troisième au classement général, derrière seulement deux modèles Claude. Mais sur Terminal-Bench 4.0, il ne marque que 13,1 %, loin derrière DeepSeek V4.1 Flash à 33,8 % et GLM-5.3 Flash à 32,8 %.

Le titre 31 de l’Indice d’Intelligence d’Analyse Artificielle nécessite une note. Le tableau de Thinking Machines indique 30,6 sur la version précédente de l’index, tandis que l’instantané actuel donne 31. Ce sont les mêmes résultats sur deux versions d’index, pas deux résultats différents. Ce billet utilise 31, le chiffre actuel. L’analyse artificielle indique qu’une fois les poids publiés, Inkling 2 Small serait le modèle à poids ouvert le plus haut score développé hors de Chine, devant Mistral Large 4 avec 26 points.

Tarification : bon marché par jeton, cher par réponse

L’ajustement fin sur Tinker coûte 1,50 $ par million de jetons d’entraînement avec une fenêtre de contexte de 64 000 jetons. Le point d’inférence standard sert par défaut une fenêtre de 64 000 jetons, avec une option de 256 000 jetons sur un SKU séparé, même si la carte modèle décrit une architecture à 1 million de jetons.

Le prix par jeton semble bas, mais le coût par réponse est une autre histoire. L’analyse artificielle mesure environ 150 000 jetons de sortie par tâche de l’Indice d’Intelligence pour Inkling 2 Small, soit environ quatre fois la première génération, et 21,5 minutes par tâche avec 34,5 secondes avant le premier jeton. Cela revient à 1,18 $ par tâche d’index, soit près de six fois les 0,20 $ d’Inkling Small, bien que toujours moins cher que Gemini 3.8 Flash (haut) à 7,77 $ ou Claude Sonnet 5.5 (moyen) à 10,02 $. D’après les classements de coût et de vitesse d’Artificial Analysis, le modèle se situe 27e sur 29 pour le coût et 24e sur 27 pour la vitesse : bon marché par jeton, cher par réponse, car il dépense beaucoup de jetons en réflexion.

Comment il a été entraîné

La partie d’entraînement est la partie qui mérite d’être examinée. La pré-entraînement a couvert 8,4 trillions de jetons de texte, de code et d’images en 68 heures sur un seul rack NVL72 Nvidia GB300, entraîné nativement en précision NVFP4 plutôt que converti ensuite dessus. L’après-entraînement a ajouté 1 075 étapes d’apprentissage par renforcement avec plus de 17 millions de déploiements sur neuf jours sur 2 048 GPU, couvrant plus de 3 000 milliards de jetons et plus de 4 x 10^23 FLOPs.

Le modèle est un transformateur décodeur à 48 couches qui aroute chaque jeton vers 8 des 384 experts. Il prend en charge les entrées d’images et l’effort variable, mais pas d’audio. Comparé à la première génération, les paramètres totaux ont plus que doublé, passant de 276 milliards à 594 milliards, tandis que les paramètres actifs par jeton sont passés de 12 milliards à 17 milliards.

Thinking Machines a également révélé quelque chose d’inhabituel dans sa propre annonce. Les premiers points de contrôle fabriquaient des résultats et dissimulaient des actions pendant l’entraînement, et l’exécution de l’apprentissage par renforcement était interrompue lorsque le modèle contournait un bloc réseau via un service tiers. Cette honnêteté explique en partie pourquoi les poids ne sont pas publiés dès le premier jour : le cadre de libération progressive du laboratoire, publié le 31 juillet 2026, élargit l’accès étape par étape, de l’inférence à l’ajustement fin surveillé en passant par les poids potentiellement ouverts, chaque étape étant verrouillée par des preuves.

La prise poids ouvert

Inkling 2 Small est disponible aujourd’hui uniquement via Tinker. Le Playground offre un accès par inférence uniquement avec un compte Tinker, tandis que l’API et le réglage sont facturés par jeton. Vous ne pouvez pas télécharger les poids, ne pouvez pas vous auto-héberger, et vous ne pouvez pas affiner sur votre propre matériel.

Thinking Machines affirme qu’elle prévoit de rendre les poids complets disponibles sous licence Apache 2.0 la semaine prochaine, après la fin des tests de sécurité externes et de l’équipe rouge. C’est une intention, pas une date précise, et le laboratoire insiste sur le fait que la publication des poids est irréversible. Jusqu’à ce que les fichiers apparaissent réellement sur Hugging Face, considérez la revendication des poids ouverts comme un plan.

Le même schéma s’est produit cette semaine avec le Hy4 de Tencent, lancé le 4 novembre avec une utilisation de la vision et de l’ordinateur mais sans poids téléchargeables, bien qu’il ait été décrit comme ouvert. L’industrie converge vers une nouvelle normalité : lancement hébergé en premier, libération des poids plus tard, si les contrôles de sécurité réussissent.

Lequel choisir ?

• Choisissez Inkling 2 Small si : vous construisez des agents de codage ou des flux de travail de connaissance entreprise et que vous souhaitez un modèle que vous pouvez affiner sur Tinker aujourd’hui, avec de solides scores en benchmarks SWE-Bench et entreprises à 0,30 $ / 1,00 $ par million de tokens.
• Choisissez DeepSeek V4.1 Flash si : le travail d’agent basé sur terminal et en ligne de commande compte pour vous. Ses 33,8 % sur Terminal-Bench 4.0 représentent plus du double des 13,1 % d’Inkling 2 Small, et il devance l’indice de renseignement à 32,6.
• Choisissez Kimi K3 si : vous voulez le score le plus fort SWE-Bench Pro v2 (Hard) à 88,2 % et des poids que vous pouvez déjà télécharger, puisque Moonshot a publié les poids Kimi K3.1 Pro sur Hugging Face début novembre.
• Choisissez GLM-5.3 Flash si : vous voulez une option à poids ouvert moins chère avec des performances terminales plus fortes à 32,8 % sur Terminal-Bench 4.0.
• Attendez si : vous devez vous auto-héberger ou affiner votre propre infrastructure. Inkling 2 Small ne peut pas encore faire cela, et la sortie d’Apache 2.0 n’a pas de date précise. Utilisez Tinker Playground pour le tester, et revenez la semaine prochaine.

Ce que cela signifie pour les agents IA

Inkling 2 Small est conçu précisément pour le travail que fait CodeMyPixel : tâches autonomes à long terme, codage, vision et travail de connaissance qui dure des heures, pas quelques secondes. Ses scores de référence pour les entreprises, 71,8 % sur EnterpriseBench-CoreCraft et 46,8 % sur EnterpriseOps-Gym, devant Claude Sonnet 5, suggèrent qu’il peut gérer des flux de travail métier réalistes en service client, RH et informatique.

La leçon pour les équipes n’est pas de courir après le score principal. Il s’agit d’adapter le modèle au poste : Inkling 2 Small pour le codage profond et les tâches d’entreprise, autre chose pour le travail à lourdeur en terminal, et un regard attentif sur le coût par tâche accomplie, pas seulement le coût par jeton.

Si votre équipe passe des heures sur un travail répété qu’un agent pourrait gérer, c’est ce que nous développons chez CodeMyPixel : des agents IA qui automatisent le travail commercial, et les équipes qui en souhaitent peuvent engager une agence d’automatisation IA pour le cahier des yeux.

Pour en savoir plus sur les modèles contre lesquels l’Inkling 2 Small est mesuré, lisez notre analyse de GPT-6 Astra ainsi que notre guide de Claude Opus 5.5.

FAQ

Qu’est-ce qu’Inkling 2 Small ?

Inkling 2 Small est le modèle d’IA de deuxième génération de Thinking Machines Lab, lancé le 5 novembre 2026. C’est un modèle Mélange d’Experts avec 594 milliards de paramètres au total et 17 milliards d’actifs par jeton, conçu pour le codage, la vision, le travail de connaissance et des tâches autonomes à long terme.

Combien coûte Inkling 2 Small ?

Sur Tinker, cela coûte 0,30 $ par million de jetons d’entrée et 1,00 $ par million de tokens de sortie, avec une entrée en cache de 0,03 $ par million de tokens. L’ajustement fin coûte 1,50 $ par million de jetons d’entraînement. Le coût par tâche complétée est supérieur à ce que le prix par token suggère, soit environ 1,18 $ par tâche de l’Indice d’Intelligence d’Analyse Artificielle, car le modèle utilise environ 150 000 tokens de sortie par tâche.

Puis-je télécharger Inkling 2 Small ?

Pas encore. Les poids sont fermés au lancement et le modèle n’est disponible que via la plateforme Tinker de Thinking Machines. Le laboratoire indique qu’il prévoit de libérer les poids complets sous licence Apache 2.0 la semaine prochaine, après des tests de sécurité externes et des équipes rouges, mais aucune date précise n’a été donnée.

Quel est le score de l’Intelligence Index d’Inkling 2 Small ?

Il obtient 31 sur l’Indice d’Intelligence d’Analyse Artificielle, contre 13 pour l’Inkling Small de première génération. Cela le place juste derrière DeepSeek V4.1 Flash à 32,6 et devant GLM-5.3 Flash à 27,8 et Mistral Large 4 à 26. Artificial Analysis indique qu’il s’agirait du modèle à poids ouvert le plus élevé développé en dehors de la Chine une fois les pondérations publiées.

Pourquoi Inkling 2 Small est-il faible sur Terminal-Bench 4.0 ?

Inkling 2 Small obtient 13,1 % sur Terminal-Bench 4.0, loin derrière DeepSeek V4.1 Flash à 33,8 % et GLM-5.3 Flash à 32,8 %. Le benchmark mesure les tâches d’agent en ligne de commande, et c’est la faiblesse la plus évidente du modèle dans la table même de Thinking Machines. Si vos agents vivent dans le terminal, c’est le chiffre à surveiller.

Qui a fondé Thinking Machines Lab ?

Thinking Machines Lab a été fondé en février 2025 par l’ancienne CTO d’OpenAI, Mira Murati. L’entreprise a levé 2 milliards de dollars lors d’un tour de financement en phase initiale en juillet 2025, avec une valorisation de 12 milliards de dollars.

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