Thinking Machines Inkling 2 Small
Inkling 2 Smallは、OpenAIの元CTOであるミラ・ムラティ（Mira Murati）氏が設立したThinking Machines Labが2026年11月5日に正式発表した、総パラメータ数5,940億（594B）・活性パラメータ170億（17B）のスパースMoEモデルです。 「Small」という名称ながら総パラメータ約600Bの知識容量を持ちつつ、1トークンあたりの実質計算量をわずか17Bモデル相当に圧縮することで、100万トークンの長大コンテキスト処理を圧倒的な低コスト・高スループットで実行できます。初期は同社の「Tinker」推論・ファインチューニング基盤を通じて提供され、外部安全監査を経て2026年11月中旬にApache 2.0ライセンスのオープンモデルとして重みが一般公開される予定です。
コンテキスト許容量1,000,000 トークン
対応フォーマットテキスト、高効率エージェント推論、コード生成・科学計算、オープンウェイト（Apache 2.0予定）
有料プランTinker推論・ファインチューニング基盤にてAPIおよびカスタム学習提供中
主な強み・メリット
- OpenAI元CTO ミラ・ムラティ氏が率いるThinking Machines Labが2026年11月5日に発表した、総5,940億（594B）・活性わずか170億（17B）の超高効率スパースMoE
- アクティブパラメータを17Bに抑えながら100万トークンの長大コンテキストとフロンティア級のコーディング・論理推論を実現
- 外部レッドチーミング完了後の2026年11月中旬に、商用利用が完全に自由な「Apache 2.0」ライセンスでフルモデル重みを公開予定
弱み・注意点
- 11月5日の初期ローンチ時点ではTinkerプラットフォーム経由のクローズド提供であり、重みファイルの一般ダウンロードは11月中旬の安全検証完了後となる
- 「Small」ティアの位置づけであり、さらに巨大な上位モデルの詳細は今後の発表待ち
ビジネスでの具体的な活用シーン
1
Tinker基盤またはApache 2.0オープンウェイトを用いた、企業固有ドメイン知識の高速ファインチューニングと専用エージェント構築
2
活性17Bの軽量性を活かした、高頻度コード補完・リアルタイム顧客対話・100万トークン社内文書検索の低コスト運用
3
オープンソースライセンス（Apache 2.0）が求められる商用プロダクトへのAIコア組み込み