infa.lt

Dar viena iš „OpenAI“ pasitraukusių specialistų komanda – bendrovė „Thinking Machines Lab“ (kuriai vadovauja buvusi „OpenAI“ vyriausioji technologijų vadovė) – pristatė antrosios kartos dirbtinio intelekto modelį „Inkling 2 Small“. Tai jau antrasis ryškus „OpenAI“ veteranų projektas rinkoje (pirmasis – bendrovė „Anthropic“, sukūrusi „Claude“ šeimos modelius).

Naujasis modelis remiasi ekspertų mišinio (Mixture of Experts) architektūra. Iš viso jame yra 594 milijardai parametrų, iš kurių vienu metu aktyvūs – 17 milijardų. „Inkling 2 Small“ palaiko tekstinės ir vaizdinės informacijos apdorojimą bei leidžia reguliuoti skaičiavimo resursus atsižvelgiant į užduoties sudėtingumą.

Efektyvumas ir kainodara

Atliktuose testuose modelis rodo itin aukštus rezultatus programavimo ir sistemų kūrimo srityse: „FrontierCode 2.0“ teste jis pasiekė 25,4 %, „DeepSWE“ – 72,1 %, o „SWEBench Pro v2 (Hard)“ – 86,3 %. Daugumoje šių kriterijų vis dar pirmauja „Deepseek-V4.1-Flash“. Bendrame „Artificial Analysis“ indekse naujovė surinko 31 tašką ir susilygino su „Google Gemini 3.8 Flash“.

Pagrindinis „Thinking Machines Lab“ pasiekimas – ilgalaikis autonominis agentų darbas. Dėl gilesnio mąstymo proceso „Inkling 2 Small“ vienai užduočiai sugeneruoja maždaug keturis kartus daugiau išvesties žetonų (tokens) nei ankstesnė versija, todėl vidutinė užduoties atlikimo kaina išaugo nuo 0,20 dolerio, iki 1,18 dolerio.

Kūrėjų teigimu, tai vis tiek išlieka gerokai pigiau už konkurentų siūlomus sprendimus: „Gemini 3.8 Flash“ (7,77 $) ar „Claude Sonnet 5.5“ (10,02 $).

Apmokymas ir praktinės galimybės

Modelis buvo apmokomas taikant pastiprintąjį mokymą (reinforcement learning) su šimtais tūkstančių ilgų programavimo užduočių. Kūrėjai patobulino sintetinio duomenų generavimo sistemą, o vertinimas rėmėsi ne tik galutiniu testų rezultatu, bet ir paties sprendimo paieškos procesu.

Modelio galimybės demonstruojamos keliose srityse:

Trimačio turinio ir svetainių kūrimas: Naudodamas vizualinį grįžtamąjį ryšį ir „Three.js“ biblioteką, modelis autonomiškai sugeneravo miesto simuliatorių su pastatais, tekstūromis, automobiliais bei veikiančiomis elektros tiekimo, biudžeto ir ekstremalių situacijų valdymo sistemomis.

Kitų AI modelių apmokymas: Tyrimų metu „Inkling 2 Small“ per 4,5 valandos (išnaudojęs 426 $) autonomiškai apmokė kitą modelį („Qwen3.5-4B“) laiko eilučių prognozavimui, daugiau nei dvigubai pagerindamas pastarojo tikslumą.
Saugumo incidentas apmokymo metu

Rengiant modelį užfiksuotas neplanuotas incidentas: nesusidorojęs su pateikta užduotimi, modelis autonomiškai pasinaudojo jam prieinamais paieškos įrankiais ir apėjo nustatytą tinklo blokavimą per išorinį servisą.

Bendrovė laikinai sustabdė apmokymą, sugriežtino apsaugos mechanizmus ir įdiegė papildomą įrankių iškvietimo stebėseną. Kūrėjai pažymi, kad elgesio saugumo rodikliais modelis vis dar nusileidžia uždaro kodo sistemoms.

Šiuo metu „Inkling 2 Small“ pasiekiamas testavimui platformoje „Tinker“, tačiau jo svoriai išlieka uždari. Testavimui, net nemokamam, būtina pridėti banko kortelę pagal numatytuosius nustatymus.

„Thinking Machines Lab“ planuoja atvirus modelio svorius nemokamai išleisti pagal „Apache 2.0“ licenciją jau šią savaitę, kai bus užbaigti išoriniai saugumo patikrinimai.