Inkling 2 Small arrive sur Tinker. La publication des poids reste à venir

Thinking Machines Lab a lancé Inkling 2 Small le 5 novembre sur Tinker. Le modèle accepte du texte et des images en entrée et produit du texte. Il peut être testé dans le Playground ou ajusté sur la plateforme. Les poids restaient fermés au lancement. Dans son annonce, l’éditeur prévoit de les publier sous licence Apache 2.0 après des essais de sécurité externes.

Ce qu’on peut utiliser sur Tinker

Le Playground permet d’essayer le modèle sans préparer de projet de développement. Tinker propose aussi l’inférence et l’ajustement du modèle à partir de données propres à un usage. Les fichiers issus de cet ajustement ne deviennent pas immédiatement téléchargeables. Thinking Machines indique qu’il les ouvrira au téléchargement avec les poids du modèle. La possibilité d’entraîner un ajustement chez le fournisseur et celle d’emporter le résultat suivent donc deux calendriers.

La fiche du modèle décrit une architecture à plusieurs groupes de paramètres. Le modèle en compte 594 milliards au total et en active environ 17 milliards par jeton. Ce dernier nombre indique ce qui sert à un calcul donné. Il ne donne pas la taille de l’ensemble à charger pour l’héberger. Thinking Machines mentionne une fenêtre allant jusqu’à un million de jetons dans cette fiche. La grille Tinker présente notamment des configurations à 64 000 et à 256 000 jetons. La limite à retenir dépend donc de la configuration utilisée.

Une entrée visuelle et une sortie textuelle

Le modèle peut analyser une image et s’en servir comme retour pendant un travail de code. Thinking Machines montre par exemple des interfaces que le modèle construit puis ajuste en examinant leur rendu. Ces démonstrations proviennent de l’éditeur. Elles illustrent un parcours où le modèle écrit du code et utilise un outil pour voir le résultat. Elles ne présentent pas Inkling comme un générateur natif d’images ou de vidéos. La fiche indique une sortie textuelle et l’annonce exclut l’audio en entrée.

Les résultats montent avec le volume de travail

Dans sa mesure du 5 novembre, Artificial Analysis attribue 31 points à Inkling 2 Small sur son indice v5.0.1. L’ancien Inkling Small obtient 18 points de moins dans cette comparaison. Sur AutomationBench-AA, le résultat passe de 5 % à 46 %. Les progrès sont particulièrement visibles sur certaines tâches où le modèle doit enchaîner plusieurs actions. Ils dépendent du protocole et n’impliquent pas la même progression sur chaque épreuve.

Artificial Analysis rapporte environ 150 000 jetons de sortie par tâche pour le nouveau modèle contre 37 000 pour l’ancien. Son coût moyen calculé passe de 0,20 à 1,18 dollar par tâche sur cet indice. La grille Tinker indique 0,30 dollar par million de jetons d’entrée non mis en cache et un dollar par million de jetons échantillonnés. Le tarif unitaire ne donne donc qu’une partie du coût. La durée du travail et le volume de jetons peuvent différer d’une tâche à l’autre.

Une ouverture à vérifier séparément

L’annonce de licence intervient avant la diffusion des fichiers. Le cas de Le Chonk dont Mistral a publié les poids montre à quoi correspond cette étape distincte. Une fois les fichiers accessibles, on peut vérifier la licence effectivement jointe et les conditions techniques d’un hébergement.

Si je comparais ces deux générations d’Inkling pour un travail précis, je mesurerais le coût de la tâche entière et le nombre de corrections nécessaires. Pour un déploiement hors de Tinker, j’attendrais les fichiers et leurs conditions de distribution avant de choisir une configuration.