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Thinking Machines、軽量モデル「Inkling-Small」正式公開　サイズ4分の1で「Inkling」に匹敵する性能

Thinking Machines、軽量モデル「Inkling-Small」正式公開　サイズ4分の1で「Inkling」に匹敵する性能

公開 2026年07月31日 11時16分

[ITmedia]

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　米OpenAIの元CTO、ミラ・ムラティ氏率いる米Thinking Machines Labは7月30日（現地時間）、オープンウェイトのAIモデル「Inkling-Small」を公開した。7月15日に発表した同社初のモデル「Inkling」の4分の1のサイズで、同等の性能を実現したとしている。Apache 2.0ライセンスの下、全ウェイトをHugging Faceで公開した。Inkling発表時にプレビュー版を公開しており、今回が正式版の公開となる。

（画像：Thinking Machines Lab）

　Inkling-Smallは総パラメータ数2760億、アクティブパラメータ数120億のMoE（Mixture-of-Experts）型Transformerで、米NVIDIAの「GB300 NVL72」システムで学習した。Inklingと同様に音声と画像をネイティブに扱えるマルチモーダルモデルで、最大100万トークンのコンテキストウィンドウと、推論に費やす思考の労力を調整できる仕組みを備える。

　ベンチマークでは、テキストのみの「Humanity's Last Exam」で31.6％と、Inklingの29.7％を上回った。「SWE-bench Verified」は80.2％、「Terminal-Bench 2.1」は64.7％で、いずれもInklingを超えている。

ベンチマーク結果（画像：Thinking Machines Lab）

　同社によると、Inkling-SmallはInklingより後に学習を開始したため学習プロセスを改良でき、事前学習データの配合や機械学習のレシピを変更した。加えて、プレビュー版はInklingを教師とするオンポリシー蒸留などで事後学習しており、そこからエージェント型コーディングの強化学習を2週間かけてスケールさせたという。一方、知識の網羅性と事実性についてはInklingが優位を保つとしている。

　自前の環境で動かす際のハードルも下がったとしている。BF16のチェックポイントは合計600GB以上のGPUメモリ（NVIDIA B300×4基、またはH200×8基）、量子化版のNVFP4チェックポイントは同180GB以上（B300×1基、またはH200×2基）で動作する。Inklingはそれぞれ2TB以上、600GB以上を必要としている。

　開発者は同社のファインチューニングプラットフォームTinkerでInkling-Smallをカスタマイズできる。InklingとInkling-Smallは期間限定の割引価格で提供する。Webブラウザ上でモデルを試せるTinker Playgroundでは、テキストに加えて画像と音声を使ったチャットも可能だ。

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