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TML 发布 Inkling,1T 参数开源
Thinking Machines Lab 发布首个开源模型 Inkling,同步登陆 Databricks 平台作为 day zero 合作方。
Inkling 采用 MoE 架构,总参数量约 1 万亿(256 个专家,41B 活跃参数),支持文本、图像、音频多模态输入,上下文窗口达 1M,训练数据 45 万亿 token。Databricks 企业客户可通过 Unity AI Gateway 部署,在私有环境中微调并连接 Cursor 等编程工具。
模型已在 Hugging Face 开源,首日获 transformers、SGLang、vLLM 等多框架支持。BF16 完整版需 2TB 显存,NVFP4 量化版需 600GB,Unsloth 1-bit 方案可压缩至 5%。
💡 为什么值得看Mira Murati 离职后推出 1T 参数 MoE 模型,支持图文音多模态、1M 上下文,企业可私有化部署。
Inkling 技术要点
- **架构**: Decoder-only MoE,6 个路由专家 + 2 个共享专家(始终激活),top-k 选取
- **注意力**: 相对位置注意力替换 RoPE,混合注意力机制(5:1 滑窗与全局层交替)
- **视觉处理**: 层次化 MLP patchifier,逐层合并像素,支持视频时间维度
- **音频处理**: 离散 mel 频谱方案,每 100ms 音频块转为 mel 刻度后分类嵌入
- **独特设计**: 短 1D 卷积(SConv)处理局部表征,释放注意力与 MoE 模块的计算压力
- **推理**: BF16 需 2TB 显存,NVFP4 需 600GB,Unsloth 1-bit 量化压缩 95%
查证
来源与可信度
强
· Databricks 官方博客确认 Inkling 上线,企业可通过 Unity AI Gateway 部署编程工具。
[1]
强
· Hugging Face 官方博客同步发布技术详情,模型已在平台开源并提供完整推理代码示例
[2]
弱
· SQL 查询与音频推理均标记为“即将上线”,多项功能尚未完备。
[1]
延伸阅读
Databricks 博客详述了 Inkling 在企业环境