Thinking Machines 发布首个开源模型 Inkling，挑战通用 AI 模式
前 OpenAI CTO Mirati 的创业公司发布开源模型，押注企业定制 AI 将胜过集中式通用模型。
由前 OpenAI CTO 创立的 Thinking Machines Lab 发布首个开源模型 Inkling。它是一款 9750 亿参数混合专家模型，每次任务仅激活 410 亿参数，支持文本、图像、音频、视频多模态。公司强调企业可自行通过定制平台 Tinker 调优模型，认为这比通用模型的“一刀切”方案更有效。
正文摘录
Thinking Machines 加大押注，反对一刀切式 AI，发布首个开放模型 Inkling 来源：TechCrunch Thinking Machines Lab（由前 OpenAI CTO Mira Murati 创立的 AI 初创公司）于周三上午发布了其首个专有 AI 模型，名为 Inkling —— 与 OpenAI、Anthropic 或 Google 的旗舰模型不同，它是开放权重（open-weight）的，意味着外部开发者和公司可以直接下载并修改它。 Inkling 是一个混合专家系统（mixture-of-experts，一种将多个子模型组合，每个任务只激活部分参数的设计），总参数量为 9750 亿，但对于任何给定任务，它只调用其中一小部分（约 410 亿）。这是常见的设计，能让超大型模型运行更快、成本更低。根据公司发布的材料，该模型在 45 万亿个 token（文本、图像、音频和视频）上训练，并能原生地在所有这三种模态上进行推理。 这是该公司在近一年半的公开视线之外建设 AI 基础设施后，首次公开亮相的成果。部分工作已经浮出水面：5 月份的一份研究预览展示了“交互模型”（interaction models）—— 这种 AI 被设计用来倾听和说话（甚至打断），而不是像传统聊天机器人那样停下来等待。这也是对 Thinking Machines 核心赌注的一次检验，即：能够被组织自行调整的 AI，将胜过当前最大实验室销售的一刀切式模型。 这是一个有趣的模型，旨在提供经过校准的答案，包括在不确定时标注出来而不是猜测，并且允许用户在需要速度时调高或调低“思考努力程度”（thinking effort）。公司称，在一项基准测试中，Inkling 使用仅为 Nvidia 的 Nemotron 3 Ultra 三分之一的 token 数，就达到了相同的编码性能。