Mira Murati, OpenAI'den ayrıldıktan sonra iki yıl boyunca yeni bir şey üzerinde çalıştı ve geçtiğimiz hafta sonunda bunu kamuoyuna tanıttı.
Inkling, Murati'nin Thinking Machines Laboratuvarı'nın ilk modeli olma özelliğini taşıyor. Aynı zamanda Batılı bir laboratuvar tarafından sıfırdan eğitilen en iyi açık kaynak model olarak kayıtlara geçiyor.
Batılı laboratuvarlar açık kaynak yarışında geride kalıyordu. Mistral'ın Nisan ayındaki sürümü, liderlik tablosunda Alibaba'nın Qwen, Z.ai'nin GLM ve Moonshot AI'nın Kimi modellerinin gerisinde kalmıştı. NVIDIA'nın Nemotron'u ise liderlik tablosundaki tek Batılı model olmasına rağmen "en son teknoloji" olarak kabul edilmiyordu. Inkling ise herhangi bir bölgesel kısıtlama olmaksızın, tam ağırlıklarıyla Apache 2.0 lisansı altında Hugging Face'te yayınlandı.
Modelin mimarisi, bir uzmanlar karışımı (mixture-of-experts) yapısına dayanıyor: Toplam 975 milyar parametreye sahip ve çıkarım sırasında 41 milyar parametre aktif hale geliyor. Metin, görüntü ve ses okuyabiliyor; 1 milyon tokenlik bir bağlam penceresini destekliyor ve 45 trilyon token üzerinde ön eğitimden geçirildi. (Parametreler, bir modelin işleyebileceği tüm ayarları ifade ederken token'lar, bir yapay zekanın işleyebileceği temel bilgi birimini temsil ediyor.)
Sonuç olarak: Bu modeli yerel olarak çalıştırmanız mümkün değil, yakından bile geçmez.
En belirgin başarısı, ajan tabanlı araç kullanımında ortaya çıkıyor. MCP Atlas — bir ajanın Model Context Protocol standardı aracılığıyla gerçek dünya görevlerini ne kadar güvenilir bir şekilde tamamladığını yüzde olarak ölçen bir test — Inkling'e %74,1 puan veriyor. Bu, NVIDIA'nın Nemotron 3 Ultra modelinin neredeyse 30 puan üzerinde. SWE-Bench Verified testinde ise (otonom GitHub hata düzeltme becerisini yüzde olarak ölçen bir test) %77,6 başarı elde ediyor ve Nemotron'un %70,7'lik skorunu geride bırakıyor.
Kaynak: Thinking Machines
Model, OpenRouter üzerinde milyon giriş token'ı başına 1 dolar, milyon çıkış token'ı başına 4,05 dolar fiyatla kullanıma sunuldu. OpenRouter üzerinden yönlendirme yapan herhangi bir Hermes veya OpenClaw kurulumu, ekstra yapılandırma gerektirmeden Inkling'i kullanmaya başlayabilir. MCP Atlas skoru sayesinde ajan tabanlı iş akışları için sağlam bir seçenek haline geliyor.
Ancak dolar başına ham kodlama performansı söz konusu olduğunda, Çin modelleri hâlâ avantajlı.
Modeli Test Etmek
Kıyaslamalar (benchmark'lar) bir şeydir, modelle bizzat oturmak başka bir şey. Inkling'i farklı görevlerle test ettik ve sıradan bir kullanıcının modeli kullanması durumunda nasıl tepki vereceğini görmek istedik. Model bazı alanlarda beklentileri karşılarken bazı alanlarda hayal kırıklığı yaratıyor.
Dikkat çeken bir nokta: Thinking Machines'in kendi arayüzü üzerinden bile modelin tamamen gizli (private) olduğu iddia ediliyor. Bu, oldukça önemli bir özellik.
Kodlama
Çoğu insanın asıl önemsediği konu bu, o yüzden buradan başlayalım. Karmaşık komutlarda Inkling genellikle başarısız oluyor. En zorlu testimizde hiçbir şey çalıştırmayı başaramadı. Karmaşıklığı biraz düşürdüğümüzde ise farklı bir tablo ortaya çıkıyor, ancak bu tablo tam anlamıyla parlak değil.
Uzun ve ayrıntılı bir komutla, tuş vuruşlarıyla zombilerin vurulduğu bir nişancı oyunu yapmasını istedik. İlk komut 1955 kelime uzunluğundaydı ve Inkling boş bir ekran oluşturmakla yetindi.
