Entwicklung · 6.11.2026 · 2 Min. Lesezeit · Quelle: Thinking Machines

Inkling 2 Small: Offenes KI-Modell soll Gemini Flash einholen

Thinking Machines, das KI-Startup der früheren OpenAI-Technikchefin Mira Murati, hat am 5. November 2026 das Modell Inkling 2 Small vorgestellt. Die Modellgewichte sollen nach externen Sicherheitstests unter der freien Lizenz Apache 2.0 erscheinen – laut Firma schon in der kommenden Woche.

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Erfundene Softwareentwicklerin, in deren Brille sich Lichtströme spiegeln, grünes und blaues Licht (KI-Bild) — Symbolbild

Das Wichtigste in Kürze

Thinking Machines hat Inkling 2 Small am 5. November 2026 vorgestellt: 594 Milliarden Parameter, 17 Milliarden aktiv.
Die Gewichte sollen nach externen Sicherheitstests unter Apache 2.0 erscheinen; zum Start läuft das Modell nur auf der Plattform Tinker.
Im Artificial Analysis Intelligence Index erreicht es 31 Punkte – laut The Decoder etwa auf dem Niveau von Gemini 3.8 Flash.

Was das Modell ist

Inkling 2 Small ist ein sogenanntes Mixture-of-Experts-Modell mit 594 Milliarden Parametern, von denen pro Anfrage nur 17 Milliarden aktiv sind. Es versteht Text und Bilder, aber kein Audio. Zum Start läuft es nur auf Thinking Machines' eigener Plattform Tinker, wo man es ausprobieren und auch weitertrainieren kann. Weitere Anbieter sollen in den kommenden Wochen folgen.

Die wichtigsten Zahlen (Herstellerangaben)

Artificial Analysis Intelligence Index: 31 Punkte, der Vorgänger kam auf 13. Laut The Decoder liegt das etwa auf dem Niveau von Googles Gemini 3.8 Flash.
Programmieren: 72,1 % in DeepSWE, 86,3 % in SWEBench Pro v2 (Hard).
Kosten: Laut The Decoder rund 1,18 Dollar pro Aufgabe im Index – Gemini 3.8 Flash liegt bei 7,77 Dollar, Claude Sonnet 5.5 bei 10,02 Dollar.

Die Firma führt auch Schwächen offen auf: Das Modell formuliert nicht immer knapp, wählt in großen Codebasen nicht immer das beste Werkzeug, ist weniger für Chat optimiert und liegt bei Sicherheitstests hinter geschlossenen Spitzenmodellen.

Warum offene Gewichte zählen

Erscheinen die Gewichte wie angekündigt, können Unternehmen das Modell auf eigenen Servern oder bei einem Cloud-Anbieter ihrer Wahl betreiben und anpassen. Das ist für Firmen interessant, die ihre Daten nicht an einen US-Chatdienst geben wollen oder dürfen – ähnlich wie bei Mistral Large 4, das Ende Oktober mit offenen Gewichten erschien.

Was das für dich bedeutet

Offene Modelle holen auf: Ein frei nutzbares Modell erreicht laut Index das Niveau eines aktuellen Google-Flash-Modells.
Die Kosten pro Aufgabe fallen deutlich – wichtig für Firmen, die KI in vielen Abläufen einsetzen.
Noch ist es eine Ankündigung: Die Gewichte sind erst nach den Sicherheitstests frei verfügbar.

So nutzt du das

Überlegt deine Firma, KI selbst zu betreiben, leg eine kleine Testliste mit drei bis fünf echten Aufgaben an und vergleiche damit dein bisheriges Modell und ein offenes Modell. Entscheide nach diesen Ergebnissen, nicht nach Benchmark-Tabellen.

Luigis Einordnung

Für viele Unternehmen im DACH-Raum ist die spannende Frage nicht, welches Modell auf Platz eins steht, sondern: Können wir gute KI so betreiben, dass wir die Kontrolle behalten? Offene Modelle wie Inkling 2 Small oder Mistral Large 4 machen diese Option realistischer. Gleichzeitig sind es zunächst Herstellerzahlen – Benchmarks sagen wenig darüber, wie ein Modell mit deinen Texten, deinen Abläufen und deiner Sprache zurechtkommt.

Mein Rat: Nicht sofort umbauen. Nimm drei bis fünf echte Aufgaben aus deinem Alltag, etwa eine Kundenmail beantworten oder ein Angebot zusammenfassen, und lass sie von deinem bisherigen Modell und einem offenen Modell erledigen. Wenn das offene Modell bei deinen Aufgaben mithält, lohnt sich das Gespräch mit der IT über den eigenen Betrieb.

Quelle

Thinking Machines: Inkling 2 Small

Weitere Quellen

The Decoder – Einordnung mit Kostenvergleich nach Artificial Analysis

Dieser Beitrag wurde mit KI-Unterstützung recherchiert und geschrieben. Verantwortlich: Luigi Lugmayr.