Thinking Machines, 594B MoE 'Inkling 2 Small' 공개... Tinker에 폐쇄 가중치로 먼저, 다음 주 Apache 2.0 전환

SOTA냐고? 아직 아님. 근데 중국 오픈웨이트 랩들이 보여주는 속도는 진짜 무서움.

디자인 쪽은 거의 SOTA인 것 같음. 내 에이전트 디자인 시스템에 붙여서 얼른 써보고 싶음.

오픈 모델은 이미 몇 달 전부터 지식노동 대부분에 충분했고, 이게 첫 미국 모델일 수도 있다는 게 큼. 다만 12개월 안에 오픈웨이트 Opus 5.5는 좀 아닌 듯.

Inception Mercury 3랑 Particle-1도 좋고 Muse Glimmer도 괜찮음. Inception이 미국 회사인지는 나도 잘 모르겠지만.

LinkedIn에서 이 글 봤는데 HN 스레드보다 업보트랑 댓글이 많더라. 좀 신기했음.

벤치마크에서 자기 팀이 확실한 승자가 아닌 게 신선함. GLM 5.3 flash보다 낫다고 주장하는데, 벤치 밖에서도 유지되면 대단한 거지.

비용이 안 보임. deepseek flash 1017이 무서운 건 그 성능에 가격이 미친 듯이 싸다는 점임. AA에는 가격이 $0.30/0.03/1로 올라와 있고 작업당 비용 $1.18이라 deepseek의 두 배임.

잘 funded된 스타트업 아니냐? ex-OpenAI 임원이 만든 걸로 기억함.

DeepSeek 가격을 못 이기면 난 안 씀. 99% 작업에는 DS 이상 지능이 필요 없다고 봄. 스마트한 퍼저랑 잡일 자동화면 충분한데 3~20배 더 낼 이유가 없음.

DS v4.1을 못 이김. 파라미터는 596B로 MiniMax M3.1 Flash(220B)의 2.7배인데 그것도 못 이기더라.

상표권이 취소됐다니 어쩔 수 없지만, AI에서 나름 역사가 있는 옛 회사 이름 위에 앉는 건 꼴불견임.

'Small'이 594B라니. Q2~Q3로 2x DGX Sparks면 오늘 가격으로 $12k 정도임. DS 4.1 Flash를 Strata로 돌리는 사람들도 있는데 속도는 꽤 떨어짐.

여기서 제일 중요한 건 학습이 전부 nvfp4였다는 점임. 그 정밀도로 학습된 모델 중 이게 제일 크고, 이렇게 빨리 나온 이유기도 함.

이전 Inkling Small은 266B였는데 이번엔 두 배가 넘음.

같은 와인 테스트를 Claude Opus 5.5 medium에 넣었는데 실패했고, Inkling 2 Small은 성공했음.

미스트랄 4보다 모든 벤치마크에서 나아 보임.

솔직히 와인 비교가 왜 나오는지 모르겠음. 전문가를 코드용만 남기는 방법은 없나.

웹사이트 프레젠테이션은 진짜 잘 만들었음.