Thinking Machines'ın Inkling 2 Small modeli Batı'da açık ağırlıklı yapay zeka lideri oluyorThinking Machines' Inkling 2 Small model becomes the leading open-weight AI in the West

ÖzetSummary

Eski OpenAI CTO'su Mira Murati'nin kurduğu Thinking Machines Lab, Inkling 2 Small'ı (594 milyar parametre, görsel girdi/metin çıktı) tanıttı. Model, Artificial Analysis Zekâ Endeksi'nde 31 puan aldı. Ağırlıkları gelecek hafta yayınlanacak olan model, Çin dışında geliştirilen açık ağırlıklı modeller arasında en üst sıradaki konumda.Thinking Machines Lab, founded by former OpenAI CTO Mira Murati, has unveiled Inkling 2 Small (594 billion parameters, visual input/text output). The model scored 31 on the Artificial Analysis Intelligence Index. With weights set to be released next week, the model currently holds the top position among open-weight models developed outside of China.

Neden ÖnemliWhy it matters

DeepSeek ve Moonshot gibi Çinli laboratuvarlar, açık ağırlıklı model alanında bir yıldan uzun süredir baskın konumda. Bu durum, Batılı şirketleri pahalı kapalı model sözleşmelerini yeniden değerlendirmeye zorluyor. Güvenilir bir Batılı açık ağırlıklı rakip, jeopolitik ve ticari dengeleri değiştiriyor. Şirketlere, kendi altyapılarında barındırabilecekleri ve maliyeti kontrol edebilecekleri Çin dışı bir çıkarım seçeneği sunuyor. Ayrıca 'açık ağırlıklı' kategorinin, ikinci sınıf bir alternatif olmaktan çıkıp gerçek bir rekabet katmanına dönüştüğünü gösteriyor.Chinese labs like DeepSeek and Moonshot have dominated the open-weight model space for over a year. This dominance is forcing Western companies to reconsider expensive closed-model contracts. A reliable Western open-weight competitor shifts geopolitical and commercial balances. It offers companies a non-Chinese inference option that they can host on their own infrastructure and control the costs of. Furthermore, it demonstrates that the 'open-weight' category has evolved from a second-tier alternative into a genuine competitive tier.

Öne ÇıkanlarHighlights

• 594 milyar parametreli model, AA Zekâ Endeksi'nde 31 puan aldı. Bu skor, Gemini 3.8 Flash ile aynı seviyede; ancak Gemini 4 Carbon (60) ve Claude Opus 5.5 (59) gerisinde kalıyor.The 594-billion-parameter model scored 31 on the AA Intelligence Index. This score is on par with Gemini 3.8 Flash; however, it trails behind Gemini 4 Carbon (60) and Claude Opus 5.5 (59).
• Halüsinasyon oranı %61'den %27'ye düşürüldü ve otomasyon yeteneği önceki nesle göre %41 arttı. Ancak model, 'görev başına özellikle yavaş ve çok laf kalabalığı yapan' olarak tanımlanıyor.The hallucination rate was reduced from 61% to 27%, and automation capabilities increased by 41% compared to the previous generation. However, the model is described as 'particularly slow and verbose per task.'
• Modelin fiyatı, girdi başına 1 milyon token için 0,30 dolar. Bu rakam, kategori ortalaması olan 0,24 doların üzerinde. Ağırlıklar henüz kamuya açık değil. Dolayısıyla 'açık ağırlıklı' statüsü hâlâ bir vaat, bir gerçek değil.The model's price is $0.30 per million input tokens. This figure is above the category average of $0.24. The weights are not yet public. Therefore, its 'open-weight' status remains a promise rather than a reality.

EleştiriCritical take

Inkling 2 Small'ı 'Batılı açık ağırlıklı lider' olarak nitelendirmek cömert bir ifade. Modelin 31 puanlık endeks skoru, en üst sıradaki kapalı modellerin neredeyse yarısı kadar. Üstelik Artificial Analysis, modelin yavaş, laf kalabalığı yapan ve ortalamanın üzerinde fiyatlı olduğunu belirtiyor. Asıl test, ağırlıkların gerçekten gelecek hafta yayınlanıp yayınlanmayacağı ve bağımsız kıyaslamaların, laboratuvarın kendi değerlendirme döngüsünün dışında %41'lik otomasyon artışını doğrulayıp doğrulamayacağı olacak.Labeling Inkling 2 Small as the 'Western open-weight leader' is generous. The model's index score of 31 is barely half that of the top-tier closed models. Moreover, Artificial Analysis notes that the model is slow, verbose, and priced above average. The real test will be whether the weights are actually released next week and whether independent benchmarks verify the 41% automation improvement outside of the lab's own evaluation cycle.