[Techmeme 요약] 인클링 2 스몰, 중국 외 최고 성능 오픈 모델 등극 임박
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설명
Thinking Machines이 새로운 인공지능 모델 '인클링 2 스몰(Inkling 2 Small)'을 공개했습니다. 이 모델은 공개 예정인 가중치(weights)가 공개될 경우, 중국 외에서 개발된 오픈 모델 중 최고 성능을 기록할 것으로 예상됩니다.
인공지능 분석 기관인 Artificial Analysis의 최신 평가에서 인클링 2 스몰은 31점을 기록하며, 구글 딥마인드의 제미니 3.8 플래시(Gemini 3.8 Flash)와 동등한 수준의 성능을 보였습니다.
이번 발표는 오픈 소스 인공지능 모델 개발 경쟁에 새로운 활력을 불어넣을 것으로 기대됩니다.
### 배경 설명
인공지능 모델의 성능을 평가하는 데 있어 '가중치(weights)'는 매우 중요한 요소입니다. 이는 모델이 학습한 지식과 패턴을 담고 있는 핵심적인 부분으로, 가중치가 공개되면 누구나 해당 모델을 활용하거나 개선할 수 있게 됩니다. 따라서 오픈 모델의 성능은 가중치 공개 여부에 따라 그 영향력이 크게 달라집니다.
Artificial Analysis Intelligence Index는 다양한 인공지능 모델의 성능을 객관적으로 비교하기 위해 개발된 지표입니다. 이 지수는 코딩, 이미지 생성, 자연어 이해 등 여러 분야에 걸친 평가 항목을 포함하며, 모델의 전반적인 역량을 측정하는 데 활용됩니다.
Thinking Machines은 이번에 인클링 2 스몰을 출시하면서 초기에는 자체 플랫폼을 통해 제공하지만, 추후 가중치를 공개할 계획을 밝혀 오픈 소스 커뮤니티의 기대를 모으고 있습니다.
### 인클링 2 스몰, 주요 평가 항목에서 두각
인클링 2 스몰은 이전 모델인 인클링 스몰(Inkling Small) 대비 성능이 크게 향상되었습니다. 특히 에이전트(agentic) 작업에서 두드러진 발전을 보였는데, AutomationBench-AA 점수가 5%에서 46%로, FrontierCode 2.0 점수는 5%에서 25%로 상승했습니다. 또한, HLE-Diamond 항목에서도 12%에서 29%로 개선되었습니다. 코딩 능력 면에서는 Claude Sonnet 5.5 (medium) 모델과 비교했을 때 FrontierCode 2.0에서는 25% 대 11%로 앞섰지만, Terminal-Bench 4.0에서는 13% 대 30%로 다소 뒤처지는 모습을 보였습니다. 창의적인 에이전트 작업에서는 AA-3D 항목에서 Claude Haiku 5.5와 Grok 4.7보다 높은 점수를 기록했으며, Gemini 3.8 Flash보다도 AA-3D 및 Code2Video-AA에서 우수한 성능을 보였습니다. 다만, 이 두 항목 모두에서 Claude Sonnet 5.5 (medium)보다는 낮은 점수를 받았습니다. 연구 수준의 물리 문제 해결 능력도 34%에서 56%로 향상되었으나, Gemini 3.8 Flash (high)의 65%에는 미치지 못했습니다.
### 환각(Hallucination) 감소 및 토큰 처리 능력 향상
인클링 2 스몰은 환각(hallucination) 현상을 줄이는 데 성공했습니다. AA-Omniscience v1.1 평가에서 환각 비율이 61%에서 27%로 크게 감소했으며, 정확도는 32%에서 34%로 소폭 상승했습니다. 이는 모델이 더 신중하게 답변을 생성하기 때문으로 분석됩니다. 또한, 한 번의 작업당 평균 출력 토큰 수가 약 150,000개로, 이전 모델인 인클링 스몰의 약 37,000개보다 약 4배 증가했습니다. 이는 Gemini 3.8 Flash (high, 약 99,000개)나 Claude Sonnet 5.5 (medium, 약 31,000개)보다도 많은 양입니다.
### 비용 효율성 및 모델 사양
인클링 2 스몰은 인텔리전스 인덱스(Intelligence Index) 작업당 1.18달러의 비용이 발생하여, 인클링 스몰의 0.20달러보다 약 6배 비쌉니다. 하지만 비슷한 성능을 가진 다른 모델들과 비교했을 때 비용 효율성은 상대적으로 좋은 편입니다. 예를 들어, Gemini 3.8 Flash (high)는 7.77달러, Claude Sonnet 5.5 (medium)은 10.02달러가 소요됩니다. 인클링 2 스몰은 총 5940억 개의 파라미터(parameter)를 가지며, 이 중 170억 개의 파라미터가 활성화됩니다. 텍스트와 이미지 입력을 받아 텍스트를 출력하는 멀티모달(multimodal) 기능을 지원합니다.
### 가치와 인사이트
인클링 2 스몰의 등장은 오픈 소스 인공지능 모델 생태계에 중요한 이정표가 될 수 있습니다. 특히 가중치 공개 시, 중국 외 지역에서 개발된 모델 중 최고 성능을 기록할 가능성은 글로벌 AI 경쟁 구도에 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 연구자 및 개발자들이 더 강력한 오픈 소스 도구를 활용할 수 있게 되어 AI 기술 발전의 속도를 높일 것으로 기대됩니다.
### 기술·메타
- 모델명: Inkling 2 Small
- 개발사: Thinking Machines
- 평가 기관: Artificial Analysis
- 평가 지수: Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1
- 주요 성능 지표: AutomationBench-AA, FrontierCode 2.0, HLE-Diamond, AA-3D, Code2Video-AA, CritPt v2, AA-Omniscience v1.1
- 총 파라미터: 594B
- 활성 파라미터: 17B
- 출시일: 2026년 11월 5일 (초기 버전)
- 가중치 공개 예정: 미정
### 향후 전망
인클링 2 스몰의 가중치가 공개되면, 다양한 산업 분야에서 AI 활용이 더욱 확대될 것입니다. 개발자들은 이 모델을 기반으로 더욱 정교하고 효율적인 애플리케이션을 개발할 수 있게 되며, 이는 자동화, 콘텐츠 생성, 데이터 분석 등 여러 영역에서 혁신을 가져올 수 있습니다.
또한, 오픈 소스 모델의 성능 향상은 AI 기술 접근성을 높여 스타트업이나 중소기업도 최신 AI 기술을 활용할 기회를 넓혀줄 것입니다. 이는 AI 기술 격차를 줄이고, 더 많은 혁신적인 아이디어가 현실화되는 데 기여할 것입니다.
다만, 오픈 소스 모델의 확산은 AI 윤리 및 보안 문제에 대한 논의를 더욱 심화시킬 수 있습니다. 모델의 오용 가능성, 데이터 프라이버시 문제 등에 대한 사회적 합의와 규제 마련이 더욱 중요해질 것입니다.
📝 원문 및 참고
- Source: Techmeme
- Techmeme 리버: [techmeme.com](https://www.techmeme.com/261105/p65#a261105p65)
- 원문 기사: [링크 열기](https://artificialanalysis.ai/articles/thinking-machines-releases-inkling-2-small-highest-scoring-open-weights-model-outside-of-chinia-upon-weights-release-it)
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출처: Techmeme ([Original Article](https://artificialanalysis.ai/articles/thinking-machines-releases-inkling-2-small-highest-scoring-open-weights-model-outside-of-chinia-upon-weights-release-it))
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