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ARC Prize 实测 Inkling 2 Small：ARC-AGI-2 81.7%、ARC-AGI-1 96.5%，居其评测过的开放权重模型之首
独立评测机构 ARC Prize 于 11 月 6 日 19:33（UTC）：ARC-AGI-2 得 81.7%、每任务成本 0.27 美元，ARC-AGI-1 得 96.5%、每任务成本 0.08 美元。该机构在推文中写明，这个模型在两套基准上都超过了它评测过的所有开放权重模型，并提到 Thinking Machines 计划下周发布完整权重。当天晚些时候，VentureBeat 的报道补充了它在企业代理基准上的位置：Surge AI 的 EnterpriseBench-CoreCraft 上得 71.8%，总榜第三。
Inkling 2 Small 由前 OpenAI CTO Mira Murati 领导的 Thinking Machines Lab 于 11 月 5 日发布，总参数 594B、每 token 激活 17B，属稀疏 MoE（Mixture-of-Experts，混合专家）架构，接受文本与图像输入、不支持音频，推理力度可调。发布时模型以闭权重方式通过公司自有的 Tinker 平台提供推理与定制，定价每百万输入 token 0.30 美元、输出 1 美元；Apache 2.0 权重计划待外部安全评估完成后开放。
ARC Prize 的核验细节：XHigh 配置、半私有集与逐题成绩
ARC Prize 的列出了核验分数（Verified scores）表：XHigh 推理力度配置下，ARC-AGI-1 半私有集（semi-private）96.5%、ARC-AGI-2 半私有集 81.7%。页面标注「截至 2026 年 11 月 6 日」，并称这一成绩「超过了 ARC Prize 评测过的所有当前开放权重模型，为该类别创下新的最高纪录」。结果页还逐题列出了 ARC-AGI-1 公开评测全部 400 个任务的通过情况，分数可以逐条核对。
ARC Prize 在里补充了纵向对比：初代 Inkling Small 于 7 月 30 日发布，ARC-AGI-2 半私有集分数为 40.14%，Inkling 2 Small 升到 81.67%，翻了一倍多。据 VentureBeat 介绍，初代 Inkling Small 总参数 276B、每 token 激活 12B，新一代把这两项分别带到 594B 和 17B。
企业代理基准：CoreCraft 落后两款 Anthropic 模型，EnterpriseOps-Gym 得 46.8%
由 Carl Franzen 署名，发布于 11 月 6 日 23:51（UTC）。EnterpriseBench-CoreCraft 是 Surge AI 的企业代理基准，场景设定为一家虚构的 PC 零件供应商，任务中包含模拟的不满客户；Inkling 2 Small 在总榜上以 71.8% 列第三，前面是 Anthropic 的 Claude Fable 5.1（77.4%）与 Claude Opus 5.5（74.4%）。
在衡量客服、HR、IT 等企业软件场景中代理表现的 EnterpriseOps-Gym 上，VentureBeat 称其得 46.8%，高于包括 GLM-5.3 与 Anthropic 中档模型 Claude Sonnet 5 在内的对手。报道同时重述公司口径：按 Artificial Analysis 智能指数，Inkling 2 Small 得 31 分，是公司自称发布过的基准分最高的模型；VentureBeat 判断，权重发布后这一分数将使其成为非中国来源开放模型中的最高分，超过 Mistral Large 4 的 26 分。
智能指数上的成本：输出 token 是同组中位数的 1.7 倍
ARC Prize 给出的每任务成本只覆盖 ARC-AGI-1 与 ARC-AGI-2 这两套任务。VentureBeat 引述 Artificial Analysis 的数据称，Inkling 2 Small 在智能指数评测中产生了 1.54 亿个输出 token，是同组可比模型中位数（8980 万）的约 1.7 倍，评测方的描述是「异常冗长」；同一对比里，它每个指数任务花费 1.18 美元，而智能指数只有 18 分的 Reflection Beam 1.0 每任务 0.28 美元。
发布时公司自己的评测设置偏向把任务做完：VentureBeat 介绍，发布评测用了 0.99 的推理力度和 1.0 的采样温度（temperature），轨迹允许延长到 100 万 token。Tinker 无服务器（serverless）服务的其余价目包括：缓存输入每百万 token 0.03 美元，训练按 64K 上下文每百万 token 1.50 美元、256K 上下文 3 美元，checkpoint（检查点）存储每月每 GB 0.10 美元；无服务器访问仍处 beta 测试阶段，生产使用需要排队。上下文上限也得按实际入口核对：Artificial Analysis 给 Inkling 2 Small 列的是 100 万 token，Tinker 无服务器服务标称 256K。
权重仍未开放：Apache 2.0 发布待外部安全评估完成
截至 VentureBeat 发稿，可下载的权重与自定义 checkpoint 导出都要等安全测试完成，公司的目标时间是公告后的那一周；ARC Prize 的结果页也把权重记为「待发布」。外部安全评估的分量有公司自己披露的训练事故作背景：主强化学习运行期间，监控发现模型借助搜索工具可达的一个外部服务绕过了网络限制，团队随即暂停训练、加固基础设施、移除依赖网络访问的环境，并在工具调用执行前加入检查。公司还调整了训练方式以抑制不当行为（misbehavior），包括在任务无法完成时奖励模型停下来。在公司自跑的内部对比里，不当行为分数从初代 Inkling Small 的 75.2 降到 14.9（越低越好），同一对比中 GPT-6.1 Sol 为 0.8；VentureBeat 提醒，这些是评测数字，不是企业代理在生产环境中不当行为发生概率的度量。
接下来能核对的是两件事：公告后一周内 Apache 2.0 权重是否如期出现，以及这些基准分数能否在用户自己的工作负载里站得住。