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前OpenAI首席技术官创办的Thinking Machines Lab发布首个开放权重基础模型Inkling

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近日，前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）创办的AI初创公司Thinking Machines Lab，正式发布了其首个基础模型Inkling。该模型采用开放权重模式，外部开发者和企业可直接下载并修改。

开放权重模式：开发者可自由定制

Inkling的开放权重模式，意味着模型的参数权重与代码一并公开，开发者能够直接获取并在本地运行、修改和部署，而非像主流闭源模型那样仅提供API接口。这一方式降低了定制门槛，允许第三方根据自身场景进行底层优化。

这一举动被外界解读为穆拉蒂做了其前雇主、OpenAI CEO山姆·奥尔特曼不愿做的事情——发布一个真正开放的前沿AI模型。

公司背景：从OpenAI出走后的首款产品

Thinking Machines Lab是米拉·穆拉蒂离开OpenAI后创办的AI初创企业，专注于前沿人工智能研究。此次推出Inkling，是该团队从研发走向产品化的首个成果，直接面向开发者和企业用户提供可下载的模型权重。

前OpenAI首席技术官创办的Thinking Machines Lab发布首个开放权重基础模型Inkling 第1张开发AI模型　　Inkling是一个混合专家（MoE）系统，总参数达9750亿，但每次激活仅调用约410亿参数，这种设计使模型在保持大规模的同时运行更快、成本更低。模型在45万亿Token的文本、图像、音频和视频数据上完成了训练，能够原生推理这四种模态，但目前输出仍限于文本，包括代码、样式化工件和结构化数据，最大上下文长度达100万Token。在架构上，Inkling的MoE架构主要参考了DeepSeek-V3，训练后期还使用了Kimi K2.5等开放模型生成的数据进行优化。完整的模型权重已上传至Hugging Face，采用Apache 2.0开源许可证。前OpenAI首席技术官创办的Thinking Machines Lab发布首个开放权重基础模型Inkling 第2张

Thinking Machines的Inkling模型：编码测试77.6%， Token消耗仅为对手三分之一

Thinking Machines公司在简报材料中介绍了其AI模型Inkling，承认该模型并非当前最强，但主打均衡性能与可定制性。在第三方基准测试SWE-bench Verified中，Inkling取得77.6%的得分，超过英伟达Nemotron 3的71.9%。

编码效率优势

Inkling在实现相同编码性能时，消耗的Token数量仅为英伟达Nemotron 3 Ultra的三分之一。SWE-bench Verified是用于评估AI在软件工程任务中能力的第三方基准测试。

可定制性与应对审查设计

模型支持“思考力度”调节，用户可在速度与准确性之间进行权衡。Inkling还被设计为直接回答可能受到审查的话题，为企业提供更可信的事实输出选项。

“直接回答可能受到审查的话题” — Inkling的设计目标
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