Thinking Machines Lab이 차세대 전문가 혼합(MoE) 모델인 '잉클링 2 스몰(Inkling 2 Small)'을 발표하며 인공지능(AI) 에이전트의 자율 작업 능력에 새로운 이정표를 제시했습니다. 총 5,940억 파라미터 중 170억 파라미터가 활성화되는 이 모델은 이미지 입력 처리와 추론 강도 조절 기능을 갖춰, 이전 모델 대비 Artificial Analysis Intelligence Index에서 약 31점을 기록하며 성능을 크게 앞질렀습니다.
잉클링 2 스몰은 사전학습 효율 개선과 통합 강화학습(Reinforcement Learning, RL)을 통해 에이전트 코딩, 시각 이해, 지식 업무, 추론 등 여러 핵심 영역에서 성능을 강화했습니다. 특히 시각 피드백을 활용한 반복 작업과 자율 연구를 지원하는 것이 특징입니다. 내부 평가에서는 Qwen3.5-4B 모델을 4.5시간 동안 자율 학습시켜 시계열 예측 점수를 두 배 이상 높이는 데 성공했으며, 이는 Tinker 사용료 426달러로 달성된 결과입니다. 또한, GPU 커널 최적화와 모델 후속 학습을 포함한 장시간 자율 연구 과제를 여러 GPU 아키텍처에서 수행하는 능력도 입증했습니다.
이 모델은 이미지 처리에서 2억 9,200만 파라미터의 시각 인코더를 활용하여 OCR, 이미지 내 위치 식별, 인포그래픽 해석, 시각 추론을 지원합니다. 시각 피드백을 작업 루프에 통합하여 웹사이트, 게임, 상호작용 가능한 3D 디자인을 생성하고 검증하며 반복 개선하는 능력도 보여줍니다. 지식 업무 분야에서는 정보 검색과 도구 호출을 결합하여 실제 업무 환경에서 결과물을 생성하며, 스프레드시트, 공시, 문서 기반 금융 추론에서 강점을 보입니다. 이러한 능력은 AI가 단순한 정보 제공을 넘어 실제 문제 해결과 창의적인 작업에 깊이 관여할 수 있음을 시사합니다.
잉클링 2 스몰의 출시는 AI 에이전트가 더욱 복잡하고 장기적인 자율 작업을 수행할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 특히 코딩, 연구, 시각적 콘텐츠 생성 등 전문적인 영역에서 AI의 활용도를 높여, 개발자와 기업에게 새로운 기회를 제공할 것으로 기대됩니다. 현재는 Tinker 플랫폼을 통해 추론과 미세조정(fine-tuning) 기능을 먼저 제공하며, 외부 안전성 시험과 레드팀 평가를 마친 뒤 Apache 2.0 라이선스로 전체 가중치를 공개할 예정입니다. 이는 오픈소스 생태계에 큰 영향을 미칠 것으로 보이며, AI 기술의 민주화에도 기여할 것입니다.