Inkling 2 Small คือโมเดล open-weight จาก Thinking Machines ที่มี 17 พันล้านพารามิเตอร์ และทำคะแนนทดสอบได้เหนือกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่างชัดเจน โมเดลนี้รับได้ทั้งข้อความและภาพ พร้อมให้ผู้ใช้ปรับระดับความลึกของการคิดระหว่างความเร็วและความละเอียด
ในด้านต้นทุน Inkling 2 Small ยังถูกกว่าคู่แข่งอย่าง Gemini 3.8 Flash หรือ Claude Sonnet 5.5 อย่างมาก และอยู่ในจุดที่สมดุลระหว่างราคาต่ำกับความฉลาดสูง
โมเดลนี้ทำคะแนนสูงสุดในกลุ่ม open-weight ในการทดสอบเอกสาร GDP.pdf และได้รับคะแนนสูงในการสร้างสรรค์ภาพจาก DesignArena
Thinking Machines ระบุว่าการฝึกฝนขั้น Reinforcement learning ใช้เวลาเพียง 9 วัน บน GPU 2,048 สำหรับ 3 ล้านล้านโทเค็น และบริษัทมีแผนจะเปิดตัวน้ำหนักโมเดลภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 หลังจากผ่านการทดสอบด้านความปลอดภัยภายนอก
ศัพท์ที่ควรรู้
- Open-weight model – โมเดลที่เปิดเผยน้ำหนัก ทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงและปรับแต่งโมเดลได้
- 17 billion active parameters – จำนวนพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริงของโมเดล ซึ่งบ่งบอกถึงขนาดและความซับซ้อนของโมเดล
- Gemini 3.8 Flash / Claude Sonnet 5.5 – คือคู่แข่งทางการค้าของโมเดลนี้ ซึ่งถูกนำมาเปรียบเทียบในแง่ของราคา
- Apache 2.0 license – ใบอนุญาตซอฟต์แวร์ที่ให้อิสระในการใช้งานสูง และเป็นที่นิยมในกลุ่ม open-source
ที่มา: The Decoder