Thinking Machines’ten Inkling 2 Small: 594 Milyar Parametreli Model Açık Ağırlıkla Geliyor

Yapay zekâ dünyasında açık ağırlıklı modellerin rekabeti kızışmaya devam ediyor. OpenAI’ın eski teknoloji direktörü Mira Murati’nin kurduğu Thinking Machines Lab, 5 Kasım 2026’da yeni modeli Inkling 2 Small’ı duyurdu. Adında “Small” (küçük) geçse de model toplam 594 milyar parametreye sahip; ancak her token işlenirken bunların yalnızca 17 milyarı devreye giriyor.

594 milyar parametre ama 17 milyar aktif: Bu ne demek?

Inkling 2 Small, uzmanlar karışımı (Mixture-of-Experts, MoE) mimarisini kullanıyor. Modelin içinde farklı konularda uzmanlaşmış alt ağlar bulunuyor ve her kelime parçası için yalnızca en uygun birkaçı çalıştırılıyor. Böylece model büyük bir bilgi birikimine sahip olurken çalışma maliyeti ve hızı çok daha küçük bir modele yakın kalıyor. Bunun bir bedeli de var: Tüm uzmanların bellekte tutulması gerektiği için modeli çalıştırmak yüksek miktarda bellek ve güçlü donanım gerektiriyor.

Teknik özellikler

Test sonuçları

Şirketin paylaştığı sonuçlara göre model özellikle yazılım görevlerinde iddialı:

• SWEBench Pro v2 (Hard): %86,3
• DeepSWE v1.1: %72,1
• MMMU Pro (görsel anlama): %81,6
• LongBench v2 (uzun metin): %70,6
• Artificial Analysis Intelligence Index: 31

Bu sayıların şirketin kendi açıklaması olduğunu ve bağımsız testlerle doğrulanması gerektiğini hatırlatalım. Ayrıca benchmark başarısının gerçek işlere her zaman yansımadığını son günlerde yayımlanan başka bir çalışma da gösterdi: Gerçek kullanıcı istekleriyle hazırlanan Co-Design Bench’te en iyi kodlama ajanı bile görevlerin yalnızca %26,4’ünü eksiksiz bitirebildi.

Reklam

Ne zaman indirilebilecek?

Model şu an Thinking Machines’in ince ayar ve çalıştırma platformu Tinker üzerinden kullanılabiliyor; Tinker Playground’da denenebiliyor. Şirket, model ağırlıklarını dış güvenlik testleri ve kırmızı takım (red-teaming) çalışmaları tamamlandıktan sonra Apache 2.0 lisansıyla yayımlamayı planlıyor. Bu değerlendirmeler kimyasal-biyolojik riskler, siber yetenekler ve uyum (alignment) başlıklarını kapsıyor. Yayım tarihi testlerin sonucuna bağlı.

Neden önemli?

Apache 2.0, ticari kullanımı serbest bırakan en esnek lisanslardan biri. Ağırlıklar plana uygun yayımlanırsa şirketler modeli kendi sunucularında çalıştırabilecek, verilerini dışarı göndermeden ince ayar yapabilecek. Bu, özellikle veri gizliliğine hassas sektörler ve Avrupa Birliği’nin yapay zekâ kurallarına uyum arayışındaki firmalar için cazip bir seçenek. Öte yandan güçlü modellerin açık yayımlanmasının kötüye kullanım riskini de artırdığı tartışılıyor; şirketin yayımı güvenlik testine bağlaması bu yüzden dikkat çekiyor.

Yapay zekâ modellerinin güvenlik alanındaki etkisini daha önce GPT-6 Cyber’ın Firefox’ta bulduğu güvenlik açıkları haberimizde ele almıştık. Modelin teknik raporuna Thinking Machines’in sayfasından ulaşabilirsiniz; diğer gelişmeler için Yapay Zekâ kategorimize göz atın.