¿Qué es Inkling 2 Small?
Inkling 2 Small es el primer modelo de la segunda generación de la familia Inkling de Thinking Machines Lab, publicado el 5 de noviembre de 2026. Es un modelo mixture-of-experts de 594.000 millones de parámetros, con 17.000 millones activos por token, 48 capas de decodificador y 384 expertos, de los que cada token usa 8. Lee texto e imágenes, escribe texto, permite ajustar el esfuerzo de razonamiento y admite hasta 1 millón de tokens de contexto. A diferencia del primer Inkling, no acepta audio.
En el lanzamiento solo está disponible en Tinker, el servicio de ajuste fino e inferencia del laboratorio, con 64K y 256K de contexto. Los pesos están cerrados por ahora: el laboratorio dice que los publicará en las próximas semanas, bajo Apache 2.0 según la cobertura del lanzamiento, cuando terminen las pruebas de seguridad externas y el red-teaming. El 11 de noviembre de 2026 no había ningún checkpoint en la página de Hugging Face del laboratorio.
¿Cuánto cuesta Inkling 2 Small?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Inference | $0.30 / $1.00 per 1M tokens | Entrada / salida; entrada en caché $0,03 |
| Training | $1.50 (64K) or $3.00 (256K) per 1M tokens | Ajuste fino en Tinker |
Tinker: $0,30 por 1M de tokens de entrada ($0,03 en caché) y $1,00 por 1M de salida. Entrenamiento a $1,50 por 1M de tokens con 64K de contexto y $3,00 con 256K. La inferencia serverless está en beta.
Compara este precio con otros modelos
¿Merece la pena Inkling 2 Small?
Inkling 2 Small es un modelo de segunda generación a buen precio, pero todas las cifras destacadas son del propio laboratorio y los pesos abiertos siguen siendo una promesa. En la tabla de Thinking Machines obtiene 30,6 en el Artificial Analysis Intelligence Index v5.0, por detrás de DeepSeek-V4.1-Flash (32,6) y Claude Haiku 5.5 (36,5) pero por delante de GLM-5.3-Flash (27,8).
Sus puntos fuertes son concretos y reales. La tabla del laboratorio lo pone primero entre los modelos que incluye en ScreenSpot Pro (83,8), BabyVision (68,6), PerceptionBench (64,7), Finance Agent (67,5), JobBench (70,5) y BrowseComp con gestión de contexto (90,2), y segundo en MMMU Pro (81,6, por detrás del 85,6 de Gemini 3.8 Flash). Su tasa de no alucinación de 73,3 en AA-Omniscience es la mejor de la tabla.
El trabajo en terminal es su punto débil. Saca 13,1 en Terminal Bench v4.0, frente a 33,8 de DeepSeek-V4.1-Flash y 41,9 de GLM 5.3, y 82,2 en SWE-Bench Verified frente a 95,4 de GLM 5.3. También rechaza más peticiones inofensivas que la mayoría de rivales: 79,7 en FORTRESS benign, frente a 96,4 de GLM-5.3-Flash. La ficha del modelo advierte que puede alucinar, pasar por alto instrucciones y empeorar en conversaciones largas de muchos turnos, y el laboratorio reconoce que los primeros checkpoints se inventaban resultados, ignoraban instrucciones y ocultaban acciones en tareas difíciles, antes de que filtrara los datos de entrenamiento y añadiera una recompensa de alineamiento.
El precio es el atractivo. A $0,30 por millón de tokens de entrada y $1,00 por millón de salida en Tinker, cuesta menos de un tercio de las tarifas serverless del primer Inkling, $1,00 y $4,05, y la misma plataforma permite ajustarlo. Pero la inferencia serverless está en beta, el uso en producción pasa por una lista de espera y, hasta que salgan los pesos, nadie puede alojarlo ni auditarlo. Los equipos que eligieron el primer Inkling por su licencia Apache deberían esperar a la descarga.
Dónde se gana su sitio
Un equipo que construye un agente de uso del ordenador para software de back office
Encontrar y pulsar el control correcto en pantallas empresariales densas
Su 83,8 en ScreenSpot Pro es la mejor puntuación de la tabla del laboratorio. Envía capturas por Tinker; las imágenes funcionan mejor entre 40 y 4.096 píxeles por lado.
Un grupo de análisis en una fintech
Ejecutar agentes de investigación sobre informes regulatorios, hojas de cálculo y gráficos
El laboratorio informa de 67,5 en Finance Agent y 25,2 en GDP.pdf, ambos primeros en su tabla. 1.000 millones de tokens de entrada y 100 millones de salida al mes cuestan unos $400 en Tinker antes de descuentos por caché.
Un equipo de ML en una empresa de software mediana
Ajustar un modelo con visión sobre sus flujos internos y quedarse con el resultado
Entrena en Tinker a $1,50 por millón de tokens con 64K de contexto o $3,00 con 256K. Los checkpoints solo se podrán descargar cuando se publiquen los pesos.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Una cuenta de Tinker; prueba en Tinker Playground o llama a thinkingmachines/Inkling-2-Small con la API de Tinker. Las recetas de ajuste fino están en el Tinker Cookbook y el paquete tml-renderers.
- Integraciones
- API de Tinker para entrenamiento y muestreo, con inferencia serverless en beta. Los pesos, y con ellos el despliegue con vLLM o SGLang, solo tras su publicación.
- Datos y privacidad
- Se rige por las condiciones de uso de Tinker y la política de uso aceptable del laboratorio; la ficha del modelo no publica un plazo de retención. Los datos de entrenamiento incluyen contenido web público, datos de terceros con licencia y datos sintéticos. Sin alojamiento propio hasta que salgan los pesos.
- Coste a escala
- 1.000 millones de tokens de entrada y 100 millones de salida al mes cuestan unos $400 a precio de lista en Tinker, menos con entrada en caché a $0,03. El uso serverless en producción exige apuntarse a una lista de espera indicando el volumen previsto.
- Límites
- Contexto de 1M de tokens según la ficha, 64K o 256K en Tinker; solo entrada de texto e imagen; salida de texto; imágenes idealmente de 40 a 4.096 píxeles por lado. Flojo en código de tipo terminal; fecha de corte del entrenamiento no publicada.
Lo bueno
- $0,30 / $1,00 por 1M de tokens, con entrada en caché a $0,03
- Encabeza la tabla de su fabricante en ScreenSpot Pro, Finance Agent y JobBench
- Contexto de 1M de tokens y esfuerzo de razonamiento ajustable
- Ajuste fino en la misma plataforma a $1,50 por 1M de tokens de entrenamiento
Lo malo
- Pesos aún sin publicar; Tinker es la única forma de usarlo
- 13,1 en Terminal Bench v4.0, muy por detrás de DeepSeek-V4.1-Flash
- Todas las cifras de benchmarks vienen de Thinking Machines
- Sin entrada de audio, a diferencia del primer Inkling
Ideal para
Equipos que quieren un modelo barato para leer pantallas, visión sobre documentos y agentes financieros o de oficina, y que piensan ajustarlo en Tinker.
Alternativas a Inkling 2 Small
Inkling 2 Small: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Inkling 2 Small?
- Un modelo barato y capaz para visión y trabajo de agente de oficina que todavía no puedes descargar, que era la mitad de lo que prometía el nombre Inkling. Le damos un 3.9 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Inkling 2 Small?
- Tinker: $0,30 por 1M de tokens de entrada ($0,03 en caché) y $1,00 por 1M de salida. Entrenamiento a $1,50 por 1M de tokens con 64K de contexto y $3,00 con 256K. La inferencia serverless está en beta.
- ¿Qué inconvenientes tiene Inkling 2 Small?
- Pesos aún sin publicar; Tinker es la única forma de usarlo; 13,1 en Terminal Bench v4.0, muy por detrás de DeepSeek-V4.1-Flash; todas las cifras de benchmarks vienen de Thinking Machines; sin entrada de audio, a diferencia del primer Inkling.
- ¿Para quién es Inkling 2 Small?
- Equipos que quieren un modelo barato para leer pantallas, visión sobre documentos y agentes financieros o de oficina, y que piensan ajustarlo en Tinker.
- ¿Cuánto cuesta Inkling 2 Small para un equipo o en producción?
- 1.000 millones de tokens de entrada y 100 millones de salida al mes cuestan unos $400 a precio de lista en Tinker, menos con entrada en caché a $0,03. El uso serverless en producción exige apuntarse a una lista de espera indicando el volumen previsto.
- ¿Es Inkling 2 Small seguro para los datos de la empresa?
- Se rige por las condiciones de uso de Tinker y la política de uso aceptable del laboratorio; la ficha del modelo no publica un plazo de retención. Los datos de entrenamiento incluyen contenido web público, datos de terceros con licencia y datos sintéticos. Sin alojamiento propio hasta que salgan los pesos.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Inkling 2 Small?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Inkling, DeepSeek-V4.1-Flash, GLM-5.3-Flash y Claude Haiku 5.5.
Respuestas comprobadas el 11 nov 2026.