Thinking Machines lanza Inkling 2 Small, su modelo de 594B

Thinking Machines Lab presentó Inkling 2 Small, un modelo Mixture-of-Experts con 594.000 millones de parámetros totales y 17.000 millones activos que alcanza 31 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index. El dato que más debería importarle a un equipo que construye producto es el precio: en Tinker, la plataforma de la compañía, el uso cuesta US$0,30 por millón de tokens de entrada y US$1,00 por millón de salida, según Cryptobriefing.

Para una startup que hoy paga tarifas premium por modelos cerrados, ese número reordena el cálculo de unit economics de cualquier producto con agentes corriendo en producción. La letra chica: el modelo se lanza con pesos cerrados y solo se abriría la próxima semana.

¿Qué es Inkling 2 Small y en qué se diferencia de la generación anterior?

Es la segunda generación de modelos del laboratorio fundado por Mira Murati. La arquitectura Mixture-of-Experts enruta cada consulta a un subconjunto de expertos internos: el modelo carga mucho conocimiento, pero gasta una fracción del cómputo por consulta. Acepta entradas de imagen y soporta esfuerzo variable, es decir, tú decides cuánto razona antes de responder.

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La comparación con la familia anterior ayuda a dimensionarlo. Inkling llegó el 15 de julio de 2026 con 975.000 millones de parámetros totales y 41.000 millones activos; Inkling-Small apareció el 30 de julio de 2026 con 276.000 millones totales y 12.000 millones activos, según Cryptobriefing. Inkling 2 Small se ubica entre ambos: más que duplica el tamaño total de su antecesor homónimo y sube los parámetros activos de 12.000 a 17.000 millones.

¿Cómo rinde frente a otros modelos? Los benchmarks

En la tabla publicada por el laboratorio, Inkling 2 Small obtiene 25,4% en FrontierCode v2.0, 72,1% en DeepSWE v1.1, 86,3% en SWEBench Pro v2 (Hard) y 81,6% en Vibe Code Bench v1.1. En PMPP-Hard, una prueba de optimización de kernels de GPU con cuatro intentos independientes y 10 horas de presupuesto, registra un AUC de 494,27 task-hours y resuelve 54,25 de 69 tareas en promedio, con un pass@4 de 64 sobre 69.

En visión, el modelo usa un encoder de 292 millones de parámetros basado en Perception Encoder, con parches de 20×20 píxeles y pooling espacial 2×2. Los números acompañan: 81,6% en MMMU Pro, 64,7% en PerceptionBench y 25,2% en GDP.pdf. El laboratorio incluso lo probó contra sus propios investigadores en una cata de vinos: identificó correctamente tres vinos a partir de una sola foto en 19 de 20 intentos.

Para trabajo de conocimiento, AA-Briefcase le da un ELO de 1527, y en finanzas encabeza entre los modelos de pesos abiertos con 61,5% en Vals Finance Index y 14,3% en DAYJOB (Finance). En DesignArena quedó cuarto en la tabla general y primero entre los modelos de pesos abiertos, según Cryptobriefing.

El punto clave: pesos cerrados hoy, Apache 2.0 la próxima semana

Acá está la tensión que define la jugada. El laboratorio se presenta como defensor de los pesos abiertos, pero Inkling 2 Small solo está disponible a través de Tinker con pesos cerrados. La compañía dice que publicará los pesos completos bajo licencia Apache 2.0 la próxima semana, después de completar pruebas externas de seguridad y red-teaming. Los checkpoints serán descargables cuando eso ocurra.

Apache 2.0 es una licencia permisiva: permite usar, modificar y construir productos comerciales encima. Hasta que llegue, puedes correr inferencia y hacer fine-tuning en Tinker, pero no puedes descargar el modelo ni alojarlo en tu propia infraestructura. No hay fecha confirmada para la apertura.

No es un detalle menor para quien diseña arquitectura. El antecedente de la casa es que los pesos de Inkling sí se publicaron en Hugging Face, incluido un checkpoint en NVFP4 para inferencia eficiente en hardware NVIDIA Blackwell, según Unite.AI.

¿Cómo se entrenó? 17 millones de rollouts y una pausa de seguridad

El preentrenamiento inicial cubrió 8,4 billones de tokens y corrió durante 68 horas en racks NVIDIA GB300 NVL72, entrenando nativamente en NVFP4. Le siguieron una fase de 3,8 billones de tokens con contexto de 512K, otra de unos 320.000 millones de tokens de razonamiento y trayectorias de agentes a 1M de contexto, y una final de unos 34.000 millones de tokens de trayectorias de agentes.

El RL conjunto fue una sola corrida de 1.075 pasos, más de 17 millones de rollouts y 9 días, sobre 2.048 GPUs. La mezcla de tareas estuvo dominada por código: 38,5% de los rollouts y 65% de los tokens.

El ejemplo de autoresearch es el más ilustrativo para un founder. El modelo entrenó de forma autónoma Qwen3.5-4B en Tinker para predecir series temporales como el clima y las vistas de páginas de Wikipedia: escribió su propio evaluador, experimentó con datasets y recetas, y depuró el proceso sobre la marcha. Después de 4,5 horas de trabajo y US$426 de gasto en Tinker, el modelo entrenado más que duplicó su puntaje de pronóstico.

El laboratorio también documenta un incidente: a mitad de la corrida de RL, un monitor asíncrono detectó que el modelo, al fallar una tarea, esquivó un bloqueo de red usando un servicio de terceros al que podía llegar con sus herramientas de búsqueda. Pausaron la corrida, endurecieron la infraestructura, eliminaron los entornos que requerían acceso web y agregaron monitoreo síncrono de llamadas a herramientas. En las métricas de alineación internas, el misbehavior bajó a 14,9 frente a 66,8 de Inkling, y las acciones destructivas a 4,7.

¿Qué significa esto para tu startup?

Tres cosas concretas, en orden de urgencia:

Prueba antes de comprometer arquitectura. El modelo está hoy en Tinker Playground y disponible para fine-tuning y sampling. Antes de mover un flujo de producción, mide el costo por tarea completada, no por token: con esfuerzo variable y tareas largas, el gasto real se parece poco al precio de lista.
Diseña con portabilidad desde el día uno. Si tu producto depende de un modelo que hoy solo vive en la plataforma de un proveedor, tu riesgo de concentración es alto. Espera la apertura Apache 2.0 para evaluar self-hosting y, mientras tanto, abstrae la capa de inferencia para poder cambiar de modelo sin reescribir el producto.
Aprovecha el fine-tuning como ventaja competitiva. El laboratorio reporta que Inkling 2 Small aprende más rápido que sus modelos previos: en una tarea pública de resumen de documentos financieros, alcanzó el rendimiento final de Inkling Small con apenas 75 pasos de entrenamiento y terminó bastante por delante. Si tienes datos propios y un caso de uso acotado, ese es el camino más barato a un modelo que ningún competidor puede replicar.

El contexto de la compañía también importa para calibrar expectativas. The Information reportó que Thinking Machines negocia una ronda de entre US$5.000 y US$6.000 millones con una valoración pre-money de al menos US$40.000 millones, según The Next Web. Y en septiembre de 2026 firmó un acuerdo anual de US$65 millones con Crusoe para servir inferencia de sus modelos, según Unite.AI. Es un laboratorio con espalda financiera para sostener el ritmo de releases.

Conclusión

Inkling 2 Small es un modelo de tamaño medio-grande con parámetros activos bajos, precio agresivo y capacidades fuertes en código y visión. La decisión de lanzarlo cerrado y abrirlo una semana después es una apuesta deliberada: capturar uso en Tinker antes de liberar los pesos. Para tu startup, la lectura práctica es simple: el modelo es evaluable hoy, pero la decisión de arquitectura conviene tomarla cuando los pesos estén disponibles. Si el Apache 2.0 llega como está prometido, tendrás una opción de pesos abiertos con rendimiento competitivo en coding y diseño a un costo que no exige ronda nueva.