Il laboratorio di Mira Murati riduce il modello a meno di un terzo e perde un solo punto
Thinking Machines pubblica Inkling Small, modello di ragionamento open weights da 276 miliardi di parametri: ottiene 40 punti contro i 41 dell'originale da 975 miliardi.
Thinking Machines lancia Inkling Small due settimane dopo il primo modello. Ha 276 miliardi di parametri totali, 12 attivi, licenza Apache 2.0 e 40 punti nell’indice di Artificial Analysis; Inkling ne ha 975 miliardi e 41 punti.
I parametri sono valori appresi; più parametri aumentano in genere costi e dimensioni. Nel mixture-of-experts ne lavora solo una parte per richiesta. Open weights significa poter scaricare, modificare e ospitare il modello. Apache 2.0 consente anche prodotti commerciali chiusi conservando le attribuzioni.
Small supera il modello grande in Humanity’s Last Exam (32% contro 30) e GPQA Diamond (89 contro 87), ma perde su agenti e richiamo fattuale. Usa circa 24.000 token per attività, contro 45.000 di DeepSeek V4 Flash e 78.000 di GPT-5.4 mini. Accetta testo, immagini e voce, ha 256.000 token di contesto ed è su Hugging Face. Nessun modello aperto pari o più piccolo ottiene di più.
Che cosa c’è dietro. Architettura, dati e disciplina dei token stanno sostituendo la sola scala. Thinking Machines vuole una base che le aziende possano perfezionare e ospitare: 276 miliardi sono realistici per un’impresa seria, 975 molto meno.
Cosa significa per te: Nelle chat non cambia nulla. Per chi valuta il self-hosting, il divario dalla frontiera si restringe, ma 276 miliardi restano fuori dalla portata di un portatile. La direzione è comunque chiara: i piccoli recuperano e i prezzi scendono.
Fonti
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L'audio creato con GPT-Live tramite ChatGPT Voice e API contiene ora una filigrana SynthID invisibile, leggibile dallo strumento pubblico di OpenAI.
