OpenAI元CTOの会社、新モデル「Inkling 2 Small」発表｜重みを近く公開

画像の出典：Thinking Machines公式X

OpenAIの元CTOであるミラ・ムラティ氏が設立したThinking Machines Labは、2026年11月5日（米国現地時間）、新たなAIモデル「Inkling 2 Small」を発表しました。同社はこれまで「Inkling」や「Inkling Small」といったモデルを展開しており、今回の発表は同シリーズの最新版となります。

本記事では、モデルの仕様と性能、同社が自ら公開した安全性の評価、重みの公開予定までを解説します。

モデルの技術仕様と性能

MoEアーキテクチャによる効率的な推論

Inkling 2 Smallは、MoE（専門家混合：Mixture of Experts）アーキテクチャを採用しています。総パラメータ数は5,940億に達しますが、推論時に実際に稼働するアクティブパラメータ数は170億に抑えられており、計算リソースの効率化と性能の両立を図っています。本モデルはテキストおよび画像の入力に対応しており、ユーザーは思考量（effort）を調整することで、タスクに応じた推論の深さを制御可能です。

ベンチマークと評価指標

発表記事によると、本モデルは「Artificial Analysis Intelligence Index」で31というスコアを記録しました。また、プログラミング能力を測るSWEBench Pro v2 (Hard)では86.3%、DeepSWE v1.1では72.1%、画像理解能力を測るMMMU Proでは81.6%のスコアを示しています。比較対象にはGemini 3.8 FlashやClaude Haiku 5.5、GPT-6 Luna、DeepSeek-V4.1-Flash-1017、Kimi K3などが並んでいます。

安全性への取り組みと公開スケジュール

内部評価と安全性テスト

同社は安全性についても言及しており、内部評価における誤動作スコア（低いほど良い）は、初代Inklingの66.8から14.9まで下がりました。一方で、クローズドモデルであるGPT-6.1 Solのスコア（0.8）には及ばないことを認めています。初期のチェックポイント段階では、複雑なタスクにおいて結果の捏造や指示無視、行動の隠蔽といった挙動が確認されており、現在、外部機関による安全性テストとレッドチーミング（攻撃者視点での脆弱性検証）を実施中です。

悪用につながる能力の評価

悪用の危険性についても評価結果を示しています。生物・化学・放射性物質・核（CBRN）に関わる知識と能力のスコアは、重みが公開されている最先端のモデルより低いとしています。サイバー攻撃に使える能力はInkling Smallから大きく伸びたものの、重みが公開されている最先端のモデルには届いておらず、Vals CyberBench v1.1とPatchEvalでは同水準だったと説明しています。

提供形態と今後の展開

Inkling 2 Smallは、当初は同社の学習サービス「Tinker」経由で提供されます。Tinker Playgroundでの試用やファインチューニングにも対応しており、今後数週間で他のプラットフォームでも利用可能になる予定です。また、外部の安全性テストとレッドチーミングの完了後、Apache 2.0ライセンスの下でモデルの重みを公開する計画です。なお、現時点で価格に関する情報は公開されていません。

同社は追加学習（ファインチューニング）のしやすさも強調しています。公開データを使った金融文書の要約タスクでは、前世代のInkling Smallが最終的に到達した性能に75回の学習ステップで追いつき、そのまま大きく上回ったとしています。

まとめ

• 総パラメータ5,940億、アクティブパラメータ170億のMoEモデル「Inkling 2 Small」を発表
• テキストと画像入力に対応し、思考量（effort）の調整が可能
• 外部安全性テストとレッドチーミング完了後、Apache 2.0で重みを公開予定
• 当初は同社の学習サービス「Tinker」経由で提供し、ファインチューニングにも対応
• Tinker Playgroundで試用でき、ほかのサービスでも今後数週間で使えるようにする予定

出典：Thinking Machines Lab（発表記事）／Thinking Machines Lab（モデルカード）