Thinking Machines presenterer Inkling 2 Small under rapportert 5 milliarders dollar-finansiering
12. november 2026 · 2 min lesing
Thinking Machines har lansert en ny stor språkmodell kalt Inkling 2 Small som kan utføre kunstig intelligens-opplæring automatisk. Modellen ble offisielt presentert sent torsdag. Samtidig rapporterte Business Insider at Thinking Machines er i prosess med å samle inn 5 milliarder dollar i ny finansiering med Accel som ledende investor. Selskapet ble grunnlagt i fjor av Mira Murati, tidligere teknologidirektør i OpenAI, og forventes å få en verdsettelse på 40 milliarder dollar.
Thinking Machines trente Inkling 2 Small på en klynge av GB300 NVL72-rammer, der hvert system inneholder 72 Blackwell Ultra-grafikkort og halvparten så mange sentrale prosessorer. Selskapet fullførte den innledende pre-treningsfasen på 68 timer og justerte deretter modellen gjennom forsterket læringsprosess i 9 dager, sammen med flere mellomliggende treningsfaser. Selskapet forbedret kodeskrivingsevnene til Inkling 2 Small ved å mate modellen hundretusenvis av langvarige kodeproblemoppgaver, inkludert særlig komplekse "automatisert forskning"-øvelser som krever at modellen trener kunstige nevrale nettverk etter hovedtrening, justerer komponenter kalt kjerner, og utfører annen kunstig intelligens-forskning.
Thinking Machines testet maskinlæringsferdighetene til Inkling 2 Small ved å få modellen til å justere Qwen3.5-4B for å forbedre åpen kildekode-språkmodellens evne til å forutsi fenomener som værvarsel. Selskapet rapporterte at Inkling 2 Small kunne doble modellens prognosescore på 4,5 timer. Modellen viser også evne til automatisert forretningsarbeid, og presterer bedre enn Spark Open, Kimi K3 og flere andre åpen kildekode-modeller på tre populære kunnskapsoppgavebenchmarks, samt høyere poeng på flere finansielle oppgavedatasett.
Inkling 2 Small kommer med en visuell koder som kan analysere bilder. Dette gjør at språkmodellen kan sjekke kvaliteten på generert grafikk ved hjelp av syn. Hvis en bruker ber modellen om å lage en e-handelsbutikk, kan modellen ikke bare sjekke nettstedkoden for feil, men også inspisere produktsider visuelt for å bekrefte riktig visning. Den visuelle kodingen utgjør 292 millioner parametere av Inkling 2 Smalls totalt 594 milliarder parametere, med omtrent 17 milliarder parametere som aktiveres når brukere gir instruksjoner. Modellen kan justere beregningskraft brukt på ulike oppgaver, slik at utviklere kan velge mellom resultatkvalitet og økt kostnad eller omvendt.
Thinking Machines sa at Inkling 2 Small lærer raskere enn tidligere modellversjoner, noe som gjør ettertrening mer kostnadseffektiv. Modellen er nå tilgjengelig gjennom Thinking Machines' Tinker-skytjeneste, og selskapet planlegger å frigi modellvektene under en åpen kildekode-lisens neste uke.