생각하는 기계들이 잉클링 2 스몰 공개, 50억 달러 자금 조달 중
2026년 11월 12일 · 읽는 시간 2분
생각하는 기계들이 인공지능 훈련을 자동으로 수행할 수 있는 새로운 대규모 언어 모델인 잉클링 2 스몰을 공개했다. 이 모델은 목요일 늦은 시간에 공식 출시되었으며, 동시에 비즈니스 인사이더의 보도에 따르면 생각하는 기계들이 액셀이 주도하는 50억 달러 규모의 새로운 자금 조달 라운드를 진행 중인 것으로 알려졌다.
생각하는 기계들은 지난해 오픈에이아이의 전 최고 기술 책임자인 미라 무라티에 의해 설립되었다. 회사는 현재 400억 달러로 평가받고 있는 것으로 예상된다.
잉클링 2 스몰은 72개의 블랙웰 울트라 그래픽 카드와 절반 규모의 중앙 처리 장치를 포함한 GB300 NVL72 랙 클러스터에서 훈련되었다. 회사는 사전 훈련 단계를 68시간 내에 완료했으며, 이후 9일간 강화 학습 워크플로우를 통해 모델을 미세 조정했다. 추가적인 중간 훈련 단계도 포함되었다.
생각하는 기계들은 수십만 개의 장기 코딩 문제를 모델에 입력하여 잉클링 2 스몰의 프로그래밍 능력을 개선했다. 이 작업 세트에는 모델이 주요 훈련 후 신경망을 훈련하고, 커널이라는 대규모 언어 모델 구성 요소를 미세 조정하며, 다른 인공지능 연구를 수행해야 하는 특히 복잡한 자동 연구 연습이 포함되었다.
회사는 잉클링 2 스몰이 4.5시간 내에 모델의 예측 점수를 두 배로 늘릴 수 있다고 보고했으며, 이는 큐엔 3.5-4비를 미세 조정하여 기상 예보와 같은 다양한 예측을 개선하는 능력을 테스트했을 때의 결과다. 모델은 또한 스파크 오픈, 키미 케이3 및 기타 여러 오픈소스 모델을 능가하는 자동화된 비즈니스 작업 성능을 보였으며, 인기 있는 3개의 지식 작업 벤치마크에서 우수한 성능을 나타냈다. 여러 금융 작업 데이터 세트에서도 더 높은 점수를 기록했다.
잉클링 2 스몰은 이미지를 분석할 수 있는 시각 인코더를 포함하고 있다. 이를 통해 대규모 언어 모델은 생성된 그래픽의 품질을 시각적으로 검증할 수 있다. 사용자가 전자상거래 상점을 만들도록 요청하면, 모델은 웹사이트 코드의 버그를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 시각적으로 제품 페이지를 검사하여 올바르게 렌더링되는지 확인할 수 있다.
시각 인코더는 잉클링 2 스몰의 총 5,940억 개 매개변수 중 2억 9,200만 개를 차지한다. 사용자 입력 시 약 1조 7,000억 개의 매개변수가 활성화된다. 모델은 다양한 작업에 사용되는 컴퓨팅 전력의 양을 조정할 수 있으므로 개발자는 결과 품질과 증가된 비용 효율성 사이에서 선택할 수 있다. 고급 사용자는 사후 훈련 또는 자신의 데이터로 미세 조정하여 모델의 기능을 확장할 수 있다.
생각하는 기계들은 잉클링 2 스몰이 이전 버전보다 더 빠르게 학습한다고 밝혔으며, 이는 사후 훈련 프로세스를 더욱 비용 효율적으로 만든다. 모델은 현재 생각하는 기계들의 팅커 클라우드 서비스를 통해 사용 가능하며, 회사는 다음 주에 오픈소스 라이선스 하에 모델 가중치를 공개할 계획이다.