Inkling 2 Small من Thinking Machines: 594B / 17B ودرجة 31
Thinking Machines Lab نزلت Inkling 2 Small: MoE بـ 594B إجمالي و 17B نشط، صور + variable effort، ودرجة 31 على Artificial Analysis Intelligence Index — متاح على Tinker بأوزان مغلقة، وApache 2.0 مخطّط الأسبوع الجاي بعد safety خارجي.
Thinking Machines Lab نزلت موديل الجيل التاني: Inkling 2 Small. الإعلان الرسمي بتاريخ ٥ نوفمبر ٢٠٢٦، والموديل متاح للتجربة النهاردة على Tinker Playground.
إيه الجديد؟
حسب صفحة الشركة الرسمية، Inkling 2 Small:
- Mixture-of-Experts: ٥٩٤ مليار باراميتر إجمالي، و ١٧ مليار بس بيشتغلوا (active) مع كل خطوة.
- بيدعم image inputs و variable effort (تقدر تتحكم في مستوى الجهد/التفكير).
- سجّل ٣١ على Artificial Analysis Intelligence Index — أعلى من موديلاتهم السابقة، مع تحسّن في agentic coding والرؤية و knowledge work والاستدلال.
- التحسينات جت من كل مرحلة تدريب: pre-training أكفأ + تشغيل RL موحّد كبير.
الوصول والرخصة
النسخة الأولى:
- متاحة عبر Tinker بأوزان مغلقة (closed weights)، بنفس المسار اللي الشركة وصفته قبل كده لـ «safe path to open weights».
- الشركة ناوية تنشر الأوزان الكاملة تحت رخصة Apache 2.0 الأسبوع الجاي، بعد ما يخلصوا اختبارات الأمان الخارجية و الـ red-teaming.
- تقدر تجرّبه النهاردة على Tinker Playground، وكمان متاح للـ fine-tuning والـ sampling على Tinker. الـ checkpoints هتتنزّل مع نزول الأوزان.
يعني: تقدر تستخدمه دلوقتي عبر Tinker، والـ open weights لسه مش نازلة — متستعجلش على تحميل محلي قبل الإعلان الرسمي للأوزان.
فين بيبان الفرق؟
الصفحة الرسمية بتقول إن الموديل أقوى بشكل عام من الجيل الأول، خصوصًا في الشغل الذاتي طويل الأمد (long-horizon autonomous work):
- Vision + agentic: يقدر ياخد feedback بصري ويعدّل مواقع وألعاب وتصاميم 3D بعناصر تفاعلية.
- Agentic coding: اتدرّب بـ RL على مئات الآلاف من مهام كود طويلة عبر agent harnesses مختلفة، مع graders بتقيّم أسلوب الحل مش بس نجاح الـ unit tests.
- Knowledge work: بيدور على معلومات، بيستخدم أدوات عبر MCP، وبيطلع deliverables — وفيه رقم ELO ١٥٢٧ على AA-Briefcase في الصفحة الرسمية.
مهم: الأرقام والتفاصيل دي من صفحة Thinking Machines نفسها. متاخدش أي رقم تاني من بوستات تانية من غير ما ترجعله للمصدر.
رأيي
القصة هنا مش بس «موديل أكبر». القصة إن شركة بتقول: هننزّل أولاً على Tinker بأوزان مغلقة، وبعد أسبوع نفتح Apache 2.0 بعد safety/red-team خارجي. ده مسار أوضح من ناس بتنزّل weights بسرعة من غير ما تقول جدول الأمان.
لو بتشتغل على agent loops أو coding agents أو مهام فيها صور، جرّب على Tinker Playground الأول وشوف الـ variable effort بيفيدك ولا لا. ومتبنيش منتج على وعد الـ Apache 2.0 قبل ما الأوزان تنزل فعلًا.
أسبوع معرض القاهرة للتكنولوجيا، لو رايح قولنا هتحضر إيه — وانت، هتجرب Inkling 2 Small على Tinker ولا هتستنى الـ open weights؟
المصادر
- AI
- Inkling
- MoE
- Tinker
- ThinkingMachines
- OpenWeights