O que é Inkling 2 Small?
Inkling 2 Small é o primeiro modelo da segunda geração da família Inkling da Thinking Machines Lab, lançado em 5 de novembro de 2026. É um modelo mixture-of-experts com 594 bilhões de parâmetros, 17 bilhões ativos por token, 48 camadas de decodificador e 384 especialistas, dos quais cada token usa 8. Ele lê texto e imagens, escreve texto, permite ajustar o esforço de raciocínio e aceita até 1 milhão de tokens de contexto. Ao contrário do primeiro Inkling, não recebe áudio.
No lançamento, ele está disponível apenas no Tinker, o serviço de ajuste fino e inferência do laboratório, com 64K e 256K de contexto. Os pesos estão fechados por enquanto: o laboratório diz que vai publicá-los nas próximas semanas, sob Apache 2.0 segundo a cobertura do lançamento, quando terminarem os testes de segurança externos e o red-teaming. Em 11 de novembro de 2026 não havia nenhum checkpoint na página do laboratório no Hugging Face.
Quanto custa Inkling 2 Small?
| Plano | Preço | O que inclui |
|---|---|---|
| Inference | $0.30 / $1.00 per 1M tokens | Entrada / saída; entrada em cache $0,03 |
| Training | $1.50 (64K) or $3.00 (256K) per 1M tokens | Ajuste fino no Tinker |
Tinker: $0,30 por 1M de tokens de entrada ($0,03 em cache) e $1,00 por 1M de saída. Treinamento a $1,50 por 1M de tokens com 64K de contexto e $3,00 com 256K. A inferência serverless está em beta.
Compare este preço com outros modelos
Inkling 2 Small vale a pena?
Inkling 2 Small é um modelo de segunda geração de preço baixo, mas todos os números de destaque são do próprio laboratório e os pesos abertos ainda são uma promessa. Na tabela da Thinking Machines, ele marca 30,6 no Artificial Analysis Intelligence Index v5.0, atrás do DeepSeek-V4.1-Flash (32,6) e do Claude Haiku 5.5 (36,5), mas à frente do GLM-5.3-Flash (27,8).
Seus pontos fortes são específicos e reais. A tabela do laboratório o coloca em primeiro entre os modelos listados no ScreenSpot Pro (83,8), BabyVision (68,6), PerceptionBench (64,7), Finance Agent (67,5), JobBench (70,5) e BrowseComp com gestão de contexto (90,2), e em segundo no MMMU Pro (81,6, atrás dos 85,6 do Gemini 3.8 Flash). Sua taxa de não alucinação de 73,3 no AA-Omniscience é a melhor da tabela.
Trabalho em terminal é o ponto fraco. Ele marca 13,1 no Terminal Bench v4.0, contra 33,8 do DeepSeek-V4.1-Flash e 41,9 do GLM 5.3, e 82,2 no SWE-Bench Verified contra 95,4 do GLM 5.3. Também recusa mais pedidos inofensivos que a maioria dos rivais: 79,7 no FORTRESS benign, contra 96,4 do GLM-5.3-Flash. A ficha do modelo avisa que ele pode alucinar, deixar passar instruções e piorar em conversas longas de muitos turnos, e o laboratório admite que os primeiros checkpoints inventavam resultados, ignoravam instruções e escondiam ações em tarefas difíceis, antes de ele filtrar os dados de treinamento e adicionar uma recompensa de alinhamento.
O preço é o atrativo. A $0,30 por milhão de tokens de entrada e $1,00 por milhão de saída no Tinker, ele custa menos de um terço das tarifas serverless do primeiro Inkling, $1,00 e $4,05, e a mesma plataforma faz o ajuste fino. Mas a inferência serverless está em beta, o uso em produção passa por uma lista de espera e, até os pesos saírem, ninguém pode hospedá-lo nem auditá-lo. Equipes que escolheram o primeiro Inkling pela licença Apache deveriam esperar o download.
Onde ele se destaca
Uma equipe criando um agente de uso do computador para software de back office
Encontrar e clicar no controle certo em telas corporativas densas
Seus 83,8 no ScreenSpot Pro são a maior nota da tabela do laboratório. Envie capturas de tela pelo Tinker; as imagens funcionam melhor com 40 a 4.096 pixels por lado.
Um grupo de análise em uma fintech
Rodar agentes de pesquisa sobre relatórios financeiros, planilhas e gráficos
O laboratório informa 67,5 no Finance Agent e 25,2 no GDP.pdf, ambos em primeiro na sua tabela. 1 bilhão de tokens de entrada e 100 milhões de saída por mês custam cerca de $400 no Tinker antes dos descontos de cache.
Uma equipe de ML em uma empresa de software de porte médio
Ajustar um modelo com visão nos fluxos internos e ficar com o resultado
Treine no Tinker a $1,50 por milhão de tokens com 64K de contexto ou $3,00 com 256K. Os checkpoints só poderão ser baixados quando os pesos forem publicados.
Antes de decidir
- Configuração
- Uma conta no Tinker; teste no Tinker Playground ou chame thinkingmachines/Inkling-2-Small pela API do Tinker. As receitas de ajuste fino estão no Tinker Cookbook e no pacote tml-renderers.
- Integrações
- API do Tinker para treinamento e amostragem, com inferência serverless em beta. Pesos, e portanto serviço com vLLM ou SGLang, só depois da publicação.
- Dados e privacidade
- Regido pelos Termos de Uso do Tinker e pela política de uso aceitável do laboratório; a ficha do modelo não publica prazo de retenção. Os dados de treinamento incluem conteúdo público da web, dados licenciados de terceiros e dados sintéticos. Sem hospedagem própria até os pesos saírem.
- Custo em escala
- 1 bilhão de tokens de entrada e 100 milhões de saída por mês custam cerca de $400 pelo preço de tabela do Tinker, menos com entrada em cache a $0,03. O uso serverless em produção exige entrar numa lista de espera informando o volume previsto.
- Limites
- Contexto de 1M de tokens segundo a ficha, 64K ou 256K no Tinker; só entrada de texto e imagem; saída de texto; imagens idealmente de 40 a 4.096 pixels por lado. Fraco em código do tipo terminal; data de corte do treinamento não publicada.
O que é bom
- $0,30 / $1,00 por 1M de tokens, com entrada em cache a $0,03
- Lidera a tabela do fabricante no ScreenSpot Pro, Finance Agent e JobBench
- Contexto de 1M de tokens e esforço de raciocínio ajustável
- Ajuste fino na mesma plataforma a $1,50 por 1M de tokens de treinamento
O que não é
- Pesos ainda não publicados; o Tinker é a única forma de usá-lo
- 13,1 no Terminal Bench v4.0, bem atrás do DeepSeek-V4.1-Flash
- Todos os números de benchmark vêm da Thinking Machines
- Sem entrada de áudio, ao contrário do primeiro Inkling
Ideal para
Equipes que querem um modelo barato para ler telas, visão sobre documentos e agentes financeiros ou de escritório, e pretendem ajustá-lo no Tinker.
Alternativas ao Inkling 2 Small
Inkling 2 Small: perguntas frequentes
- Inkling 2 Small vale a pena?
- Um modelo barato e capaz para visão e trabalho de agente de escritório que você ainda não pode baixar, e isso era metade do que o nome Inkling prometia. Damos nota 3.9 de 5.
- Quanto custa Inkling 2 Small?
- Tinker: $0,30 por 1M de tokens de entrada ($0,03 em cache) e $1,00 por 1M de saída. Treinamento a $1,50 por 1M de tokens com 64K de contexto e $3,00 com 256K. A inferência serverless está em beta.
- Quais são as desvantagens de Inkling 2 Small?
- Pesos ainda não publicados; o Tinker é a única forma de usá-lo; 13,1 no Terminal Bench v4.0, bem atrás do DeepSeek-V4.1-Flash; todos os números de benchmark vêm da Thinking Machines; sem entrada de áudio, ao contrário do primeiro Inkling.
- Para quem Inkling 2 Small é indicado?
- Equipes que querem um modelo barato para ler telas, visão sobre documentos e agentes financeiros ou de escritório, e pretendem ajustá-lo no Tinker.
- Quanto custa Inkling 2 Small para uma equipe ou em produção?
- 1 bilhão de tokens de entrada e 100 milhões de saída por mês custam cerca de $400 pelo preço de tabela do Tinker, menos com entrada em cache a $0,03. O uso serverless em produção exige entrar numa lista de espera informando o volume previsto.
- Inkling 2 Small é seguro para dados da empresa?
- Regido pelos Termos de Uso do Tinker e pela política de uso aceitável do laboratório; a ficha do modelo não publica prazo de retenção. Os dados de treinamento incluem conteúdo público da web, dados licenciados de terceiros e dados sintéticos. Sem hospedagem própria até os pesos saírem.
- Quais são as melhores alternativas ao Inkling 2 Small?
- As alternativas mais próximas que analisamos são Inkling, DeepSeek-V4.1-Flash, GLM-5.3-Flash e Claude Haiku 5.5.
Respostas verificadas em 11 de nov. de 2026.