594B 的 Small，Inkling 2 Small 先把权重吊了一周

Reddit 的 r/LocalLLaMA 上，pmttyji 发布了 Inkling 2 Small。模型是 MoE，594B 总参数，17B 激活，支持图像输入和 variable effort。官方给的 Artificial Analysis Intelligence Index 分数是 31，提升集中在 agentic coding、视觉、知识工作和推理。训练侧的说法是预训练更高效，外加一次大规模统一 RL。

先别急着找下载。Inkling 2 Small 初期只在 Tinker 上提供，权重关闭。官方说外部安全测试和 red-teaming 完成后，下周把完整权重以 Apache 2.0 放出。这个节奏沿用了他们那篇 safe path to open weights 的思路。对想立刻本地跑的人，今天能做的只有去 Tinker Playground 试，或者在 Tinker 上微调和采样，checkpoint 要等权重发布。

594B 叫 Small，评论区先炸的是命名。有网友说，594B 还叫 small？下面有人接硬件梗，你的硬件对上模型让你别担心的那个。还有人等 2.5T tiny，或者拿 5'11 和 6' 开玩笑。命名通胀是一方面，更实际的是，17B 激活容易被误读成 17B 模型。MoE 的权重还在那儿，本地部署先看总参数和显存。前代 Inkling Small 是 276B 总参数、12B 激活，这一代直接翻倍多，有人希望后面补 Mini 或 Nano，不奇怪。

帖子下面也有两条有用的信息。有人提醒权重还没发布，给链接让作者注意版规。另一个人提到，在 OpenRouter 上不能用自定义 harness 跑他们的模型，至少前代 Inkling 是这样。对工具链有要求的人，这会比分数更影响体验。

我更在意另一条跟帖。有网友说，这类高性能美国开源权重模型能帮他们过合规和采购，把敏感数据留在自己的环境里处理，也能缓解对前沿云模型和部分开源模型的来源、安全顾虑。这个角度不热闹，但很具体。Inkling 2 Small 的分数和规模都有话题性，真正决定它能不能进机房的，可能是下周的 Apache 2.0 权重、外部安全测试结果，以及 Tinker 之外的部署路径。594B 的 Small，先看它怎么落地。