思维机器发布594B新模型 权重下周开源

由前 OpenAI CTO 米拉·穆拉蒂（Mira Murati）创立的 Thinking Machines Lab 周四发布第二代模型 Inkling 2 Small。这是一款混合专家（MoE）架构模型，总参数 594B、每次推理仅激活 17B，支持图像输入，并可按任务难度调节推理强度。模型即日起可在该公司自有的 Tinker 平台上试用、微调，全量权重预计下周开源。

在第三方评测机构 Artificial Analysis 的智能指数上，Inkling 2 Small 拿到 31 分，大幅超过该公司第一代模型。官方称能力跃升来自训练全链路的改进：更高效的预训练加上一次大规模统一强化学习。Artificial Analysis 同时表示，该模型与其指数中的 Gemini 3.8 Flash（高档）打平，待权重放出后将成为中国之外最强的开放权重模型。

代码能力是这次升级的重点。在官方公布的基准中，Inkling 2 Small 在 FrontierCode v2.0 上拿到 25.4％的成绩，在该行仅次于 DeepSeek-V4.1-Flash；DeepSWE v1.1 达 72.1％；SWEBench Pro v2（Hard）为 86.3％；Vibe Code Bench v1.1 为 81.6％。官方称模型经过数十万条长周期编程任务的强化学习训练，不只看代码是否通过测试，还引入了评估解题过程的智能体评分器。

在更具挑战性的 GPU 内核优化基准 PMPP-Hard 上，模型在 10 小时预算内平均解决 69 项任务中的 54.25 项，仅次于 GPT-6 Astra 和 Kimi K3.1 Pro。官方还演示了自主科研场景：模型自主给 Qwen3.5-4B 做微调和强化学习来预测时间序列，4.5 小时花费 426 美元后，把预测分数提升了一倍以上。

官方演示视频里，模型仅凭提示就从零搭建了带红绿灯和预算系统的城市模拟器、用 Python 写出能在浏览器里启动真实 Linux 内核的 PC 模拟器，还能把手绘草稿变成折纸动画。这些案例主打视觉反馈加长周期自主工作能力。

按官方说法，Inkling 2 Small 将先行闭权重上线，待外部安全测试和红队评估完成后，于下周以 Apache 2.0 许可证开放全部权重，届时微调后的检查点也将开放下载。这家去年才成立的公司在 9 月刚以 410 亿美元估值完成 10 亿美元融资，开源节奏能否兑现，下周见分晓。