Thinking Machines Lab（Mira Murati 团队）在 2026-11-05 发布第二代模型 Inkling 2 Small：Mixture-of-Experts，总参约 594B、激活约 17B，支持图像输入与可变 effort。官方称 Artificial Analysis Intelligence Index 约 31，并强调长程 agent 编程与视觉。权重尚未放出——现可在 Tinker 试用／微调；官方写明外部安全测试与红队完成后，计划下周以 Apache 2.0 开源权重。资料查阅于 2026-11-07。
一张表看清它是什么
| 项目 | 情况 |
|---|---|
| 类型 | 闭源权重（现阶段）的前沿 MoE；计划开源权重 |
| 官方介绍 | thinkingmachines.ai/news/inkling-2-small |
| 规模 | 594B total／17B active；视觉编码器约 292M |
| 现阶段怎么用 | Tinker Playground 试用；Tinker 上采样与微调；权重放出后 checkpoint 可下载 |
| 许可（计划） | 权重拟 Apache 2.0（尚未发布，勿写成已经开源） |
| 强项（官方自评） | 长程 agent 编程、视觉闭环改网页／游戏／3D、知识工作、金融表格等 |
| 局限（官方） | 无音频输入；偏 agent／工具而非纯聊天体验；偶发啰嗦、工具选择不优 |
它具体能干什么（按官方演示与评测表述）
- 视觉 + 编程闭环：看截图迭代网站、游戏、Three.js 城建、Blender 场景等。
- 长程任务：在多 harness、上下文压缩策略下用 RL 训过；公开对比表里 FrontierCode／DeepSWE／Vibe Code 等与 DeepSeek-V4.1-Flash、Kimi K3 等同场。
- Autoresearch：例如在 Tinker 上自主对 Qwen3.5-4B 做时序预测微调（官方故事线：约 4.5 小时、约 $426 额度内提交）。
- 可定制：强调同数据／算法下微调涨得更快，面向客户在 Tinker 上训专用模型。
本文不复述整张榜单数字当「实测结论」；需要细节请直接打开官方博文对照。
现在怎么试用（权重未开源时）
- 打开 Thinking Machines／Tinker 相关入口，用 Inkling 2 Small 做 Playground 对话或 API 采样。
- 若要微调，走 Tinker 的 fine-tune／sampling；官方说权重发布后 checkpoint 可下载。
- 本地推理：现在还不能像普通 Hugging Face 权重那样下到自家显卡——等 Apache 2.0 权重与第三方推理栈跟上后再写本地篇。
和站内几篇怎么选
| 你更在意… | 更合适的去向 |
|---|---|
| 游戏 PC 本机跑 Qwen Flash 给 Agent 接 API | Strata |
| 买卡前先估本地 tokens/s | llmspeed |
| 本机开源画图（非对话 MoE） | FLUX 3 Klein |
| 云端试下一代拟开源大 MoE | Inkling 2 Small（Tinker） |
边界清单（先看再下）
- 适合：关注开源替代路线、想提前在 Tinker 摸手感；做 agent／视觉编程评测对照。
- 注意：权重未发布前不要对外宣传「已开源可本地下载」；安全评测进行中，发布窗口以官方为准；榜单为实验室／第三方快照，换 harness 会变。
- 不适合：今天就要完全离线、无账号跑 594B；只要轻量聊天、嫌 agent 风格啰嗦。
小结
Inkling 2 Small 是「能力预告 + Tinker 先用、权重稍后」的节奏：594B／17B MoE、视觉与长程 agent 是卖点，Apache 2.0 权重仍待安全流程走完。关注开源替代的读者可先收藏官方介绍，权重落地后再决定是否跟本地部署文。
正文完
