Thinking Machines se kladi na učinkovitost umjesto veličine sa svojim drugim modelom, Inkling Small

Thinking Machines, AI laboratorij bivše tehničke direktorice OpenAI-a Mire Murati, objavio je model Inkling Small. Prema podacima Artificial Analysisa, ovaj model otvorenih težina za zaključivanje postiže 40 bodova na Intelligence Indexu – jedan bod manje od Inklinga (41), a pritom ima manje od trećine parametara (ukupno 276 milijardi, od kojih je aktivno 12 milijardi). AA navodi da nijedan otvoreni model jednake ili manje veličine ne postiže bolji rezultat.

Inkling Small nadmašuje svog većeg brata na nekoliko testova programiranja i logičkog zaključivanja, uključujući Humanity’s Last Exam (32% naspram 30%) i GPQA Diamond (89% naspram 87%). Zaostaje na zadacima temeljenim na agentima te u faktografskom znanju, no znatno je učinkovitiji u potrošnji tokena – u prosjeku generira 24 tisuće izlaznih tokena po zadatku, u usporedbi s 45 tisuća za Deepseek V4 Flash i 78 tisuća za GPT-5.4 mini.

Model podržava tekstualne, slikovne i glasovne ulaze, ima kontekstni prozor od 256 tisuća tokena i objavljuje se pod licencom Apache 2.0. Težine su dostupne na Hugging Faceu, a korisnici ga mogu fino podešavati izravno u pregledniku putem Tinker Playgrounda. Thinking Machines svoje modele pozicionira kao temelj za fino podešavanje s korisničkim podacima. Neki u tome vide sljedeću granicu razvoja umjetne inteligencije.