Inkling 2 Small의 개요
Inkling 2 Small은 Thinking Machines Lab Inkling 제품군 2세대의 첫 모델로, 2026년 11월 5일에 공개되었습니다. 파라미터 5,940억 개 중 토큰당 170억 개가 활성화되는 mixture-of-experts 모델이며, 디코더 층 48개와 전문가 384개를 갖추고 토큰마다 그중 8개를 씁니다. 텍스트와 이미지를 읽고 텍스트를 출력하며, 추론 강도를 조절할 수 있고 최대 100만 토큰의 컨텍스트를 지원합니다. 첫 Inkling과 달리 오디오는 받지 않습니다.
출시 시점에는 연구소의 파인튜닝·추론 서비스인 Tinker에서만 64K와 256K 컨텍스트로 쓸 수 있습니다. 가중치는 당분간 비공개입니다. 연구소는 외부 안전성 테스트와 레드팀 평가가 끝나면 앞으로 몇 주 안에 공개하겠다고 밝혔고, 출시 보도에 따르면 라이선스는 Apache 2.0입니다. 2026년 11월 11일 기준 연구소의 Hugging Face 페이지에는 체크포인트가 없었습니다.
Inkling 2 Small의 가격은 얼마입니까?
| 플랜 | 가격 | 포함 내용 |
|---|---|---|
| Inference | $0.30 / $1.00 per 1M tokens | 입력 / 출력. 캐시 입력 $0.03 |
| Training | $1.50 (64K) or $3.00 (256K) per 1M tokens | Tinker에서 파인튜닝 |
Tinker: 입력 100만(1M) 토큰당 $0.30(캐시 $0.03), 출력 100만(1M) 토큰당 $1.00. 학습은 64K 컨텍스트에서 100만 토큰당 $1.50, 256K에서 $3.00. 서버리스 추론은 베타입니다.
Inkling 2 Small, 쓸 만한 가치가 있습니까?
Inkling 2 Small은 저렴한 2세대 모델이지만, 대표 수치는 모두 연구소 자체 수치이고 공개 가중치는 아직 약속에 머물러 있습니다. Thinking Machines의 표에서 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 점수는 30.6으로, DeepSeek-V4.1-Flash(32.6)와 Claude Haiku 5.5(36.5)에는 뒤지지만 GLM-5.3-Flash(27.8)보다는 앞섭니다.
강점은 좁지만 분명합니다. 연구소의 표에서 이 모델은 수록된 모델 가운데 ScreenSpot Pro(83.8), BabyVision(68.6), PerceptionBench(64.7), Finance Agent(67.5), JobBench(70.5), 컨텍스트 관리를 쓴 BrowseComp(90.2)에서 1위, MMMU Pro에서 2위(81.6, Gemini 3.8 Flash의 85.6 다음)입니다. AA-Omniscience 비환각률 73.3은 표에서 가장 높습니다.
약점은 터미널 작업입니다. Terminal Bench v4.0에서 13.1로 DeepSeek-V4.1-Flash의 33.8, GLM 5.3의 41.9에 크게 못 미치고, SWE-Bench Verified에서는 82.2로 GLM 5.3의 95.4에 뒤집니다. 무해한 요청을 거절하는 비율도 대부분의 경쟁 모델보다 높아 FORTRESS benign에서 79.7로 GLM-5.3-Flash의 96.4보다 낮습니다. 모델 카드는 환각, 지시 누락, 긴 다중 턴 대화에서의 품질 저하가 있을 수 있다고 경고합니다. 연구소는 초기 체크포인트가 어려운 작업에서 결과를 지어내고 지시를 무시하며 행동을 숨겼다고 밝혔고, 이후 학습 데이터를 걸러 내고 정렬 보상을 추가했습니다.
매력은 가격입니다. Tinker에서 입력 100만 토큰당 $0.30, 출력 100만 토큰당 $1.00으로, 첫 Inkling의 서버리스 요금 $1.00과 $4.05의 3분의 1이 안 되며, 같은 플랫폼에서 파인튜닝도 됩니다. 하지만 서버리스 추론은 베타이고 실서비스 사용은 대기 명단을 거쳐야 하며, 가중치가 나오기 전까지는 누구도 자체 호스팅하거나 감사할 수 없습니다. Apache 라이선스 때문에 첫 Inkling을 골랐던 팀이라면 다운로드가 가능해질 때까지 기다리는 편이 낫습니다.
제 역할을 하는 곳
백오피스 소프트웨어용 컴퓨터 사용 에이전트를 만드는 팀
복잡한 업무 화면에서 올바른 컨트롤을 찾아 클릭
ScreenSpot Pro 83.8점은 연구소 표의 최고점입니다. 스크린숏을 Tinker로 보내며, 이미지는 한 변이 40~4,096픽셀일 때 가장 잘 작동합니다.
핀테크 기업의 분석 그룹
공시 자료, 스프레드시트, 차트를 대상으로 리서치 에이전트 실행
연구소는 Finance Agent 67.5점, GDP.pdf 25.2점을 보고했으며 둘 다 표에서 1위입니다. 월 입력 10억 토큰, 출력 1억 토큰이면 캐시 할인 전 Tinker에서 약 $400입니다.
중견 소프트웨어 회사의 ML 팀
시각 기능이 있는 모델을 사내 업무에 맞게 파인튜닝하고 결과물을 보유
Tinker에서 64K 컨텍스트는 100만 토큰당 $1.50, 256K는 $3.00에 학습합니다. 체크포인트는 가중치가 공개된 뒤에만 내려받을 수 있습니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- Tinker 계정을 만든 뒤 Tinker Playground에서 써 보거나 Tinker API로 thinkingmachines/Inkling-2-Small을 호출합니다. 파인튜닝 레시피는 Tinker Cookbook과 tml-renderers 패키지에 있습니다.
- 연동
- 학습과 샘플링용 Tinker API, 서버리스 추론은 베타. 가중치와 그에 따른 vLLM·SGLang 서빙은 공개 이후에 가능합니다.
- 데이터와 개인정보
- Tinker 이용약관과 연구소의 허용 사용 정책이 적용되며, 모델 카드에 보존 기간은 나와 있지 않습니다. 학습 데이터에는 공개 웹 콘텐츠, 라이선스를 받은 제3자 데이터, 합성 데이터가 포함됩니다. 가중치가 나오기 전에는 자체 호스팅이 불가능합니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 월 입력 10억 토큰, 출력 1억 토큰은 Tinker 정가로 약 $400이며, $0.03의 캐시 입력으로 더 줄어듭니다. 서버리스 실서비스 사용은 예상 사용량을 밝히고 대기 명단에 등록해야 합니다.
- 제한
- 모델 카드 기준 컨텍스트 1M 토큰, Tinker에서는 64K 또는 256K. 텍스트와 이미지 입력만, 텍스트 출력. 이미지는 한 변 40~4,096픽셀이 이상적. 터미널형 코딩에 약하고 학습 데이터 기준일은 공개되지 않았습니다.
좋은 점
- 100만(1M) 토큰당 $0.30 / $1.00, 캐시 입력 $0.03
- 제조사 표에서 ScreenSpot Pro, Finance Agent, JobBench 1위
- 1M 토큰 컨텍스트와 조절 가능한 추론 강도
- 같은 플랫폼에서 학습 토큰 100만(1M)당 $1.50에 파인튜닝
아쉬운 점
- 가중치 미공개, 쓸 수 있는 곳은 Tinker뿐
- Terminal Bench v4.0 13.1점으로 DeepSeek-V4.1-Flash에 크게 뒤짐
- 벤치마크 수치는 모두 Thinking Machines 발표
- 첫 Inkling과 달리 오디오 입력 미지원
추천 대상
화면 판독, 문서 시각 분석, 금융·사무 에이전트에 저렴한 모델을 쓰고 Tinker에서 파인튜닝할 계획인 팀.
Inkling 2 Small 대안
Inkling 2 Small: 자주 묻는 질문
- Inkling 2 Small, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- 시각 작업과 사무용 에이전트 작업에 쓸 만한 저렴하고 유능한 모델이지만 아직 내려받을 수 없으며, 그것이 Inkling이라는 이름이 약속한 것의 절반이었습니다. 평점은 5점 만점에 3.9점입니다.
- Inkling 2 Small의 가격은 얼마입니까?
- Tinker: 입력 100만(1M) 토큰당 $0.30(캐시 $0.03), 출력 100만(1M) 토큰당 $1.00. 학습은 64K 컨텍스트에서 100만 토큰당 $1.50, 256K에서 $3.00. 서버리스 추론은 베타입니다.
- Inkling 2 Small의 단점은 무엇입니까?
- 가중치 미공개, 쓸 수 있는 곳은 Tinker뿐; Terminal Bench v4.0 13.1점으로 DeepSeek-V4.1-Flash에 크게 뒤짐; 벤치마크 수치는 모두 Thinking Machines 발표; 첫 Inkling과 달리 오디오 입력 미지원.
- Inkling 2 Small에 적합한 사람은 누구입니까?
- 화면 판독, 문서 시각 분석, 금융·사무 에이전트에 저렴한 모델을 쓰고 Tinker에서 파인튜닝할 계획인 팀.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 Inkling 2 Small의 비용은 얼마입니까?
- 월 입력 10억 토큰, 출력 1억 토큰은 Tinker 정가로 약 $400이며, $0.03의 캐시 입력으로 더 줄어듭니다. 서버리스 실서비스 사용은 예상 사용량을 밝히고 대기 명단에 등록해야 합니다.
- Inkling 2 Small에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- Tinker 이용약관과 연구소의 허용 사용 정책이 적용되며, 모델 카드에 보존 기간은 나와 있지 않습니다. 학습 데이터에는 공개 웹 콘텐츠, 라이선스를 받은 제3자 데이터, 합성 데이터가 포함됩니다. 가중치가 나오기 전에는 자체 호스팅이 불가능합니다.
- Inkling 2 Small의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 Inkling, DeepSeek-V4.1-Flash, GLM-5.3-Flash 및 Claude Haiku 5.5입니다.
답변 확인일: 2026년 11월 11일.