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Thinking Machines 发布首款开源模型 Inkling
由前 OpenAI CTO Mira Murati 等联合创办的 Thinking Machines Lab 发布首款自研模型 Inkling。模型采用 MoE 架构,总参数量 975B,激活参数约 41B,在 45 万亿 tokens 多模态数据上训练,原生支持文本、图像、音频和视频理解,输出限于文本和代码。模型完全开源,允许企业下载后自行微调。
Inkling 主打可定制性,通过官方平台 Tinker 可用自有数据训练专属版本。与 Bridgewater 合作微调的金融模型在推理测试中得分 84.7%,成本仅为前沿闭源模型的 1/14。模型具备“校准回答”能力,不确定时会主动标注。
💡 为什么值得看前 OpenAI 高管发布开源多模态模型,配合微软 CEO 对闭源警告,指向 Anthropic 闭源模式。
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来源与可信度
强
· Thinking Machines Lab 发布 975B 参数开源多模态模型 Inkling,定位企业可定制。
强
· 模型不追求最强基准,而是突出可微调性与成本优势,并提供 Tinker 平台支持客户自行训练。
弱
· 微软 CEO 与 Hugging Face CEO 观点经 TechCrunch 单源间接引述,对闭源模式构成公开挑战。
弱
· 公司约 200 人,500 亿美元融资已停滞,盈利靠 Tinker 平台,模型开源无 API 费。
另有 2 个来源跟进
延伸阅读
TechCrunch 分析模型架构、训练数据、蒸馏争议与商业模式,可用于评估对 Anthropic 的实际冲击。
Wired 报道简洁,聚焦公司背景与“去中心化 AI”愿景,适合快速建立全局认知