Inkling 2 Small: Западный ответ Китаю в гонке открытых моделей

Прорыв западного open-source

Thinking Machines Lab, основанная бывшим CTO OpenAI Мирой Муради, представила Inkling 2 Small. Это не просто еще одна модель, а первый западный open-weight проект, который по综合ным показателям Intelligence Index от Artificial Analysis обходит большинство китайских аналогов. Модель технически проприетарная до момента релиза весов на следующей неделе, что является стандартной практикой для проверки безопасности.

Ключевые метрики и сравнения

Модель демонстрирует значительный прогресс по сравнению с предшественником. Индекс Artificial Analysis Intelligence Index, объединяющий тесты по кодингу, науке и общим навыкам, показывает результат 31 балл. Это выше среднего для класса и сопоставимо с Gemini 3.8 Flash, хотя и уступает лидерам рынка вроде Gemini 4 Carbon (60 баллов) и Claude Opus 5.5 (59 баллов).

Рост эффективности и снижение галлюцинаций

Thinking Machines отмечает существенные улучшения в автоматизации и точности. По данным Artificial Analysis, Inkling 2 Small увеличил показатели автоматизации на 41% и способности к кодингу на 20%. Критически важным стало снижение уровня галлюцинаций: на тесте AA-Omniscience v1.1 ошибка упала с 61% до 27%, а точность выросла с 32% до 34%.

Цена и производительность

Несмотря на сильные стороны, модель не лишена недостатков. Она работает медленнее конкурентов и выдает более развернутые ответы. Стоимость составляет $0.30 за миллион входных токенов, что выше медианного значения в $0.24 для этого класса моделей. Тем не менее, для разработчиков, ищущих надежный инструмент для агентных циклов и веб-дизайна, Inkling 2 Small становится серьезной альтернативой доминирующим китайским моделям, таким как DeepSeek и Moonshot.

Бенчмарки

Жирным — лучший результат в строке. Источник цифр — официальная публикация.

Источник: ZDNet AI ↗