室谷代表取締役Inkling 2 Small（インクリング・ツー・スモール）は、Thinking Machines Labが2026年11月5日に発表したマルチモーダルなMixture-of-Experts推論モデルで、画像入力を扱いながらウェブサイトやゲーム、3Dデザインを視覚フィードバックで反復修正できるのが特徴なんですよね。これがOpenRouter上で期間限定無料公開された、というのが今回の速報です。
テキトー教師DotAI 認定講師しかも無料で使えるのはエージェントハーネス経由だけ、という条件付きなんですよ。単に「無料で試せる」という話じゃないので、そこを整理していきましょう。
Inkling 2 Smallとは？Thinking Machinesが発表した視覚対応コーディングモデル
Inkling 2 Smallの基本情報
モデル概要
Thinking Machines Labの第2世代Inklingの最初のモデル。総パラメータ594B、稼働パラメータ17BのMoE
入出力
テキストと画像の入力に対応。音声は非対応
コンテキストウィンドウ
1Mトークン
機能サポート
ツール呼び出しと可変推論努力（variable reasoning effort）をサポート
視覚対応の評価
生成した画面を画像として読み取り「見た目」を評価しながら修正できる
提供状況
発表日は2026年11月5日、OpenRouter上でのリリース日は11月9日。現時点はクローズドウェイトで、来週オープンウェイト予定
室谷代表取締役まず基本情報から。Inkling 2 SmallはThinking Machines Labの第2世代Inklingの最初のモデルで、総パラメータ594B、稼働パラメータ17BのMoEです。
テキストと画像の入力に対応し、音声は非対応。コンテキストウィンドウは1Mトークンで、ツール呼び出しと可変推論努力（variable reasoning effort）をサポートしています。
テキストと画像の入力に対応し、音声は非対応。コンテキストウィンドウは1Mトークンで、ツール呼び出しと可変推論努力（variable reasoning effort）をサポートしています。
テキトー教師DotAI 認定講師公式ブログによると、発表日は2026年11月5日。OpenRouter上でのリリース日は11月9日と表示されています。
最初はTinker経由でクローズドウェイトで提供され、外部の安全テストとレッドチーミング完了後にApache 2.0ライセンスで完全な重みを公開する予定だとされています。
最初はTinker経由でクローズドウェイトで提供され、外部の安全テストとレッドチーミング完了後にApache 2.0ライセンスで完全な重みを公開する予定だとされています。
室谷代表取締役ここ大事ですよね。オープンウェイトになるのは「来週」と公式ブログには書かれているので、現時点ではまだクローズドウェイト。
OpenRouterの無料エンドポイントはその先行提供という位置づけです。
OpenRouterの無料エンドポイントはその先行提供という位置づけです。
テキトー教師DotAI 認定講師ちなみにこのモデル、単にコードが動くかどうかだけでなく、生成した画面を画像として読み取って「見た目」を評価しながら修正できる。これが従来のコーディングAIとの大きな違いです。
Inkling 2 Smallでできること——画面を見てウェブ・ゲーム・3Dを反復修正
Inkling 2 Smallのデモで示された活用例
都市シミュレーター
Three.jsで既成アセットなしに構築。建物・テクスチャ・車をプロシージャル生成し、1本の道路から街を成長させ、電力・予算・緊急事態を管理
その他のデモ
「Linux PC」「Origami」「Map to video」など。視覚とエージェント能力を組み合わせ、ウェブサイト・ゲーム・3Dデザインを反復的に構築・改良
ワインのテイスティングテスト
写真1枚から3本のワインを20回中19回正しく識別。暖色照明下のスマホ写真は色の証拠として不安定と自ら留保を付ける
受講生の課題解決
「生成したUIの微修正が手作業で大変」という声に対し、モデル自身がスクリーンショットを見て直せることで手間を削減
室谷代表取締役公式ブログのデモが面白くてですね。Three.jsを使って、既成アセットなしで都市シミュレーターを丸ごと構築しているんですよ。
建物、テクスチャ、車をすべてプロシージャルに生成して、1本の道路から街を成長させ、電力や予算、緊急事態を管理できると。
建物、テクスチャ、車をすべてプロシージャルに生成して、1本の道路から街を成長させ、電力や予算、緊急事態を管理できると。
テキトー教師DotAI 認定講師他にも「Linux PC」「Origami」「Map to video」といったデモが示されています。視覚とエージェント能力を組み合わせて、インタラクティブな要素を持つウェブサイト、ゲーム、3Dデザインを反復的に構築・改良できるわけです。
室谷代表取締役あとユニークなのがワインのテイスティングテスト。写真1枚から3本のワインを20回中19回正しく識別したと。
しかも「暖色のレストラン照明下のスマホ写真は色の証拠として不安定」と自分で留保を付けるあたり、視覚推論のキャリブレーションも意識しているのがわかります。
しかも「暖色のレストラン照明下のスマホ写真は色の証拠として不安定」と自分で留保を付けるあたり、視覚推論のキャリブレーションも意識しているのがわかります。
テキトー教師DotAI 認定講師こうした視覚をループに組み込む使い方は、講座でも受講生さんから「生成したUIの微修正が手作業で大変」という声が多い部分なんですよ。モデル自身がスクリーンショットを見て直せるなら、その手間をかなり減らせます。
Inkling 2 Smallの使い方・始め方——Claude CodeやCodexなどのエージェントハーネス経由で利用
まとめ
Inkling 2 Smallの使い方・始め方の要点
- OpenRouterの無料エンドポイントはエージェントハーネス経由でのみ利用可能(Claude Code、Codex、Hermes Agentなど)
- チャット画面ではなく、ツールを呼び出して自律的に作業するエージェント環境から利用する
- モデルIDは thinkingmachines/inkling-2-small:free。OpenRouterのモデルページからAPI経由で利用
- プロバイダはThinking Machinesの1社のみで、OpenRouterはリクエストを直接転送
- トラフィック上位アプリはHermes Agent、DeepSeek Harness、omp、pi、Claude Code
- 性能指標: スループットP50 73トークン/秒、レイテンシP50 1.60秒、3日間稼働率99.99%、推論成功率98.93%、ツール呼び出しエラー率4.68%、キャッシュヒット率94.34%
- 数値は無料エンドポイントの現時点の値で混雑状況により変動する
- 本番利用なら有料のTinker経由や重み公開後のセルフホストも選択肢
室谷代表取締役使い方ですが、OpenRouterの無料エンドポイントはエージェントハーネス経由でのみ利用可能です。具体的にはClaude Code、Codex、Hermes Agentなどが挙げられています。
テキトー教師DotAI 認定講師つまりチャット画面でポチポチ試すのではなく、ツールを呼び出して自律的に作業するエージェント環境から呼び出す形ですね。OpenRouterのページには、実際にこのモデルへトラフィックを送っているアプリとしてHermes Agent、DeepSeek Harness、omp、pi、Claude Codeが上位に並んでいます。
室谷代表取締役モデルIDは
プロバイダはThinking Machinesの1社のみで、OpenRouterはリクエストを直接転送する構成です。
thinkingmachines/inkling-2-small:free。OpenRouterのモデルページからAPI経由で利用する形になります。プロバイダはThinking Machinesの1社のみで、OpenRouterはリクエストを直接転送する構成です。
テキトー教師DotAI 認定講師パフォーマンス指標も見ておくと、スループットはP50で73トークン/秒、レイテンシはP50で1.60秒。3日間の稼働率は99.99%、推論成功率は98.93%と表示されています。
ツール呼び出しエラー率は4.68%、キャッシュヒット率は94.34%です。
ツール呼び出しエラー率は4.68%、キャッシュヒット率は94.34%です。
室谷代表取締役ただし、これはあくまで無料エンドポイントの現時点の数値なので、混雑状況で変動します。本番利用を前提にするなら、有料のTinker経由や重み公開後のセルフホストも選択肢に入ってきますね。
OpenRouterの無料モデルの仕組みについてはChatGPT無料オファー完全ガイドのような無料提供の考え方も参考になります。
OpenRouterの無料モデルの仕組みについてはChatGPT無料オファー完全ガイドのような無料提供の考え方も参考になります。
無料で使えるのはいつまで？料金と利用条件・機密情報入力の注意点
室谷代表取締役ここが一番注意が必要なところです。OpenRouterのページには「Free for a limited time」としか書かれていなくて、具体的な終了日は現時点では明らかにされていません。
テキトー教師DotAI 認定講師そして無料エンドポイントの条件がかなり厳しめです。まず、プロンプトと出力を含む利用データがログとして取得され、Thinking Machines Labのモデル・製品・サービスの改善に使われます。
ログはアカウントや永続識別子から切り離された上で使われるとされていますが、機密情報や個人データ（人の声や顔画像など）のアップロードは禁止です。
ログはアカウントや永続識別子から切り離された上で使われるとされていますが、機密情報や個人データ（人の声や顔画像など）のアップロードは禁止です。
室谷代表取締役実務で使うなら、社外秘のコードや顧客データをうっかり流さないような運用ルールが必須ですね。MYUUUでも無料枠を使うときは、公開可能なサンプルやダミーデータに限定するようにしています。
テキトー教師DotAI 認定講師もう一点、EU域内ルーティングには未対応です。EU在住のユーザーやEUのデータを扱う案件では、この点も考慮が必要です。
室谷代表取締役あと、無料エンドポイントの利用にはTML Free Research API Terms of Serviceへの同意が必要です。研究目的の無料APIという位置づけなので、商用の本番ワークロードをそのまま載せるのは想定外と考えたほうがいいでしょう。
テキトー教師DotAI 認定講師お金の話を整理すると、OpenRouter上のInkling 2 Small無料エンドポイントは入力・出力ともに無料。旧モデルのInkling SmallはOpenRouter上で入力0.45ドル/出力1.20ドル（100万トークンあたり）、バッチ版が0.36ドル/0.96ドルです。
Inkling 2 Smallの有料時の価格は現時点では明らかにされていません。
Inkling 2 Smallの有料時の価格は現時点では明らかにされていません。
室谷代表取締役無料のうちに触って感触を掴んでおいて、重み公開後に自前環境へ移す、というのが現実的な流れですかね。
Inkling 2 Smallの性能——594B総量・17B稼働のMoEとベンチマーク評価
室谷代表取締役性能面も見ていきましょう。Artificial AnalysisのIntelligence Indexでは31を記録し、前世代のモデルを大きく上回っています。
OpenRouterのページには30.6と表示されていて、計測元やスナップショットの違いで若干差があります。
OpenRouterのページには30.6と表示されていて、計測元やスナップショットの違いで若干差があります。
テキトー教師DotAI 認定講師個別のベンチマークも整理しておきます。OpenRouter掲載のArtificial Analysisの数値では、HLEが44.1%、AA-LCRが83.3%、GDPval-AAが56.5%、SciCodeが52.3%、AA-Omniscience Accuracyが33.8%、Non-Hallucination Rateが73.3%です。
室谷代表取締役公式ブログでは他モデルとの比較表も出ています。FrontierCode v2.0で25.4%、DeepSWE v1.1で72.1%、SWEBench Pro v2 (Hard)で86.3%、Vibe Code Bench v1.1で81.6%、PostTrainBench v1.2で31.9%、Terminal Bench Science v0.1で5.7%といった数値が示されています。
テキトー教師DotAI 認定講師視覚系ではMMMU Pro (Standard 10)が81.6%、ScreenSpot Proが83.8%（Python併用で91.5%）、BabyVisionが68.6%（Python併用で93.7%）、Charxiv RQが85.6%（Python併用で87.7%）です。Code Arena (WebDev)は1653、AA-3Dは1021、Code2Video-AAは1020。
室谷代表取締役DesignArena Websiteでは1,340で、重み公開後にオープンウェイトモデルの中でトップになる見込みだと公式ブログは述べています。
テキトー教師DotAI 認定講師ナレッジワーク系ではAA-Briefcase v1.1が1527、JobBenchが70.5%、Vals Legal Indexが73.9%、EnterpriseBench-CoreCraftが71.8%。ファイナンス系ではVals Finance Indexが61.5%、DAYJOB (Finance)が14.3%、Apex-Accounting v1.1が14.5%です。
室谷代表取締役カーネル最適化のPMPP-Hardでは69タスク中54.25（10時間時点の平均）で、GPT-6 Astraの63やKimi K3.1 Proの60.5には及ばないものの、GLM 5.3の52.5やMistral Large 4の50.25は上回っています。
テキトー教師DotAI 認定講師自律研究の例では、Qwen3.5-4BをTinker上で自律的に訓練して時系列予測モデルを作り、4.5時間・426ドルのTinker消費で予測スコアを2倍以上に改善したと。こうした長時間の自律作業が第2世代の売りなんですね。
室谷代表取締役ただし、これらの数値はThinking Machines自身の評価や外部のリーダーボードに基づくもので、条件によって変動します。過度に一般化せず、自分のユースケースで試すのが鉄則です。
旧Inkling Smallや他モデルとの違い——第2世代で何が変わったか
室谷代表取締役旧Inkling Smallと比較すると、スペックの違いがはっきりしています。旧Inkling Smallは総276B・稼働12B、コンテキストは524K（OpenRouter表記）。
Inkling 2 Smallは総594B・稼働17Bで、コンテキストは1Mトークンです。
Inkling 2 Smallは総594B・稼働17Bで、コンテキストは1Mトークンです。
テキトー教師DotAI 認定講師旧Inkling Smallはオープンウェイトで、音声も含むネイティブマルチモーダルでした。Inkling 2 Smallは画像入力に対応する一方で音声は非対応。
その代わり、視覚フィードバックを伴うエージェント型コーディングと長時間自律作業に振り切っている印象です。
その代わり、視覚フィードバックを伴うエージェント型コーディングと長時間自律作業に振り切っている印象です。
室谷代表取締役カスタマイズ性も進化しています。公式ブログによると、同じデータとアルゴリズムで訓練した場合、Inkling 2 Smallは旧モデルより早く学習し、最終性能も上回ると。
財務文書要約タスクでは、旧Inkling Smallの最終性能にわずか75ステップで到達し、その後さらに差を広げたとされています。
財務文書要約タスクでは、旧Inkling Smallの最終性能にわずか75ステップで到達し、その後さらに差を広げたとされています。
テキトー教師DotAI 認定講師ポジショニングの違いも整理しておきましょう。旧Inkling Smallは「効率的なオープンウェイトの万能型」、Inkling 2 Smallは「視覚とエージェントコーディングに強い第2世代の先鋒」という感じです。
用途で使い分けるのがよさそうです。
用途で使い分けるのがよさそうです。
室谷代表取締役なお、Inkling 2 Smallの重みはApache 2.0で公開予定と公式ブログにありますが、外部安全テスト完了後とされているので、現時点ではまだクローズドウェイトです。この点は最新情報を確認してください。
よくある質問
室谷代表取締役ここからはよくある質問にテキトー教師さんが答える形で整理しましょう。
テキトー教師DotAI 認定講師まず「Inkling 2 Smallは無料で使える？」ですが、OpenRouter上で期間限定無料のエンドポイントが提供されています。ただしエージェントハーネス経由限定で、利用データはログ取得されモデル改善に使われます。
機密情報や個人データの入力は禁止です。
機密情報や個人データの入力は禁止です。
室谷代表取締役「いつまで無料？」については、OpenRouterのページに具体的な終了日の記載はなく、現時点では明らかにされていません。
テキトー教師DotAI 認定講師「コンテキスト長は？」は1Mトークンです。「ツール呼び出しや構造化出力には対応している？」については、ツール呼び出しと可変推論努力に対応していると公式ページに記載があります。
室谷代表取締役「入力と出力の種類は？」は、テキストと画像の入力に対応し、出力はテキストです。音声は非対応です。
テキトー教師DotAI 認定講師「Thinking Machinesの他のテキストモデルは？」については、Inkling Small（276B総量・12B稼働、524Kコンテキスト）やInkling（975B総量・41B稼働、524Kコンテキスト）がOpenRouter上に掲載されています。
室谷代表取締役「いつリリースされた？」は、公式ブログの発表が2026年11月5日、OpenRouter上では11月9日と表示されています。
テキトー教師DotAI 認定講師「EUから使える？」については、OpenRouterのページにEU域内ルーティング未対応と明記されています。EU在住の方は注意が必要です。
室谷代表取締役というわけで、Inkling 2 Smallは「視覚で自分の成果物を見て直せる」という新しいコーディングAIの形を提示しています。無料のうちにエージェントハーネスから触って、その感触を確かめてみるのがよさそうですね。
関連するモデル解説はInkling 2 Smallとは？Thinking Machinesの594B MoEモデルを解説でも詳しく扱っています。
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テキトー教師DotAI 認定講師無料枠の条件を守りつつ、実務での使いどころを探っていきましょう。
