Ngày 5/11/2026, Thinking Machines Lab, startup do cựu CTO OpenAI Mira Murati dẫn dắt, giới thiệu Inkling 2 Small, mở đầu thế hệ thứ hai của dòng mô hình Inkling. Đây là mô hình hướng tới các agent viết phần mềm, đọc hình ảnh, phân tích tài liệu tài chính và học theo quy trình riêng của từng công ty. Với doanh nghiệp đang cân nhắc AI mở thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào API đóng, đây là một cái tên đáng đưa vào danh sách thử nghiệm.

Thông tin trong bài dựa trên bản tin của VentureBeat đăng ngày 6/11/2026 (giờ Thái Bình Dương), trích lại các số liệu mà Thinking Machines và các đơn vị đánh giá độc lập công bố.

Một mô hình "Small" nhưng có 594 tỷ tham số

Tên gọi dễ gây hiểu lầm. Inkling 2 Small có tổng cộng 594 tỷ tham số, tăng mạnh so với 276 tỷ của bản Inkling Small phát hành hồi tháng 7. Nhờ kiến trúc thưa (sparse), mỗi token chỉ kích hoạt 17 tỷ tham số, tăng từ mức 12 tỷ trước đó. Chữ "Small" chỉ vị trí trong họ sản phẩm, không có nghĩa là chạy được trên laptop hay một máy chủ nhỏ.

Mô hình hiện được cung cấp để suy luận và tinh chỉnh qua nền tảng Tinker của chính Thinking Machines. Nó nhận đầu vào là văn bản và hình ảnh, nhưng khác với dòng Inkling trước, bản này không xử lý âm thanh. Nếu bạn làm ứng dụng giọng nói, vẫn cần thêm một mô hình hoặc dịch vụ chuyển giọng nói thành văn bản đứng trước.

Điểm số nổi bật, và những giới hạn cần nhìn thẳng

Theo công bố của hãng, dựa trên đánh giá của Artificial Analysis, Inkling 2 Small đạt Intelligence Index 31. Khi trọng số được mở, đây sẽ là mô hình mở có điểm cao nhất không đến từ Trung Quốc, vượt Mistral Large 4 (26 điểm).

Với bài toán doanh nghiệp, hai phép đo đáng chú ý hơn:

  • EnterpriseBench-CoreCraft (Surge AI): 71,8%, đứng thứ ba trên bảng xếp hạng, sau Claude Fable 5.1 (77,4%) và Claude Opus 5.5 (74,4%). Bài kiểm tra mô phỏng một nhà cung cấp linh kiện PC cùng những khách hàng không hài lòng.
  • EnterpriseOps-Gym: 46,8%, nhỉnh hơn các đối thủ mở như GLM-5.3 và cả Claude Sonnet 5 của Anthropic. Bài này đo hiệu năng agent trong môi trường phần mềm doanh nghiệp như chăm sóc khách hàng, nhân sự và CNTT.

Trong bảng so sánh do chính Thinking Machines công bố, mô hình dẫn trước Muse Spark Open của Meta và Mistral Large 4 ở nhiều bài như DeepSWE v1.1 (72,1%), JobBench (70,5%) và Finance Agent v2.1 (67,5%). Tuy vậy, Muse Spark Open lại cao điểm hơn ở AA-Omniscience, bài đo kiến thức thực tế. Lợi thế vì thế không phải tuyệt đối.

Cũng nên đọc con số một cách tỉnh táo. Ở GDP.pdf, Inkling đạt 25,2%, hơn các đối thủ nhưng còn xa mức có thể bỏ qua khâu kiểm chứng. Trên các bài tài chính khó, hãng báo cáo 14,3% ở DAYJOB và 14,5% ở Apex-Accounting v1.1. Nói cách khác, chưa thể giao quyết định tài chính cho mô hình mà không kiểm tra thêm.

Trọng số mở theo giấy phép Apache 2.0, nhưng chưa phải hôm nay

Điểm khiến giới doanh nghiệp chú ý là kế hoạch phát hành trọng số theo giấy phép Apache 2.0, cho phép tự vận hành và tuỳ biến mô hình trên hạ tầng riêng. Tuy nhiên, ở thời điểm ra mắt trọng số vẫn đóng, chờ các đánh giá an toàn từ bên ngoài. Công ty nhắm tới việc mở trong tuần sau thông báo.

Nếu bạn cần triển khai riêng tư ngay, các lựa chọn đã có sẵn trọng số như Beam của Reflection (Apache 2.0) vẫn thực tế hơn. Beam điểm thấp hơn (18 trên chỉ số của Artificial Analysis), nhưng chi phí chạy bộ bài đánh giá chỉ khoảng 0,28 USD mỗi tác vụ, so với 1,18 USD của Inkling 2 Small. Đó là chi phí theo giả định của bên đánh giá, không phải chi phí của một công việc thành công trong sản xuất, song cũng cho thấy mô hình điểm thấp hơn vẫn hữu ích cho những lần thử đầu tiên rẻ tiền.

Giá token thấp chưa chắc đồng nghĩa chi phí vận hành thấp

Trên Tinker, bản serverless tính 0,30 USD cho mỗi triệu token đầu vào, 0,03 USD cho đầu vào được cache và 1 USD cho đầu ra. Huấn luyện tính 1,50 USD mỗi triệu token ở ngữ cảnh 64K hoặc 3 USD ở 256K, còn lưu checkpoint là 0,10 USD mỗi GB mỗi tháng. Dịch vụ serverless vẫn ở giai đoạn beta, và môi trường production cần đăng ký danh sách chờ.

Vì vậy, khi tính bài toán chi phí, hãy cộng cả số lần agent phải gọi công cụ, sửa và kiểm tra lại, chứ đừng chỉ nhìn bảng giá token.

Nên bắt đầu thử Inkling 2 Small ở đâu?

Những bài toán nên ưu tiên là việc có đầu ra mà người hoặc hệ thống khác kiểm chứng được:

  1. Đề xuất thay đổi mã nguồn kèm kiểm thử.
  2. Bản phân tích tài liệu có dẫn chiếu vị trí trong tài liệu gốc.
  3. Bảng tính đối chiếu với các phép tính đã biết.
  4. Dựng giao diện hoặc tài sản đồ hoạ bằng mã, rồi để mô hình tự kiểm tra kết quả hiển thị.

Các demo của hãng, như dựng trình mô phỏng thành phố, viết trình giả lập Linux hay tạo cảnh Blender, cho thấy tiềm năng, nhưng chúng không chứng minh độ tin cậy trên dự án thật của bạn. Cách an toàn là dựng một bộ kiểm thử nhỏ từ chính dữ liệu và quy trình nội bộ, rồi so mô hình này với các lựa chọn đang dùng.

Bối cảnh cạnh tranh cũng đang nóng lên: các hãng đóng như Anthropic tiếp tục đẩy mạnh năng lực agent, ví dụ Claude Personal Finance phân tích chi tiêu qua Plaid, đồng thời cảnh báo về rủi ro, như trong bài Anthropic cảnh báo sắp chạm ngưỡng AI tự cải tiến. Việc trọng số Inkling mở muộn vì chờ đánh giá an toàn cho thấy câu chuyện an toàn cũng ảnh hưởng tới các mô hình mở, giống như hướng siết quyền truy cập mà OpenAI chọn ở GPT-6 Cyber.

Kết luận: đưa vào danh sách thử, đừng vội thay thế

Inkling 2 Small cho thấy mô hình mở ngoài Trung Quốc đang rút ngắn khoảng cách với các hệ thống đóng ở bài toán agent doanh nghiệp. Nhưng trọng số chưa phát hành, dịch vụ còn beta và nhiều bài kiểm tra khó vẫn cho điểm thấp, nên đây là ứng viên để thử nghiệm chứ chưa phải lựa chọn mặc định.

Nếu doanh nghiệp bạn đang cân nhắc tích hợp AI agent, tinh chỉnh mô hình hoặc xây quy trình đánh giá trước khi triển khai, hãy liên hệ đội ngũ Besoft để được tư vấn giải pháp phù hợp với dữ liệu và hạ tầng của mình.

Nguồn tham khảo

  • VentureBeat, "Thinking Machines launches Inkling 2 Small with near-frontier performance on enterprise benchmarks", Carl Franzen, 6/11/2026: https://venturebeat.com/technology/thinking-machines-launches-inkling-2-small-with-near-frontier-performance-on-enterprise-benchmarks
  • Thinking Machines, thông báo Inkling 2 Small, 5/11/2026: https://thinkingmachines.ai/news/inkling-2-small/
  • Artificial Analysis, bài đánh giá Inkling 2 Small: https://artificialanalysis.ai/articles/thinking-machines-releases-inkling-2-small-highest-scoring-open-weights-model-outside-of-chinia-upon-weights-release-it