米拉·穆拉特于2024年9月离开OpenAI追求自己的事业。近两年后，这项探索取得了成果。她创立的公司Thinking Machines Lab发布了Inkling——一个完全从零开始训练的多模态AI模型，所有权重均可免费下载。
当OpenAI的董事会在2023年11月解雇萨姆·阿尔特曼时，时任首席技术官的穆拉特被任命为临时首席执行官。阿尔特曼在五天后复职，穆拉特回归首席技术官，约10个月后正式离职。她于2025年2月创立了Thinking Machines Lab。
随后，这家公司变得低调而富有。它在2025年7月以120亿美元的估值成功融资20亿美元，由安德森·霍洛维茨主导，英伟达、Accel、ServiceNow、思科、AMD和简街等公司跟投——这是硅谷历史上最大的一轮种子融资之一当时。
2025年11月的报告显示，该公司寻求以500亿美元的估值进行新一轮融资。这些谈判在2026年1月破裂。
Inkling是什么
Inkling是一个专家混合模型——一种架构，对于任何给定的输入，只有网络的一部分会激活，从而保持推理快速而不牺牲深度。它是一个非常庞大的模型：总共有9750亿个参数（定义模型如何处理信息的内部设置），每个任务活跃的参数为410亿，所以忘记在本地机器上运行它吧。
作为多模态模型，该模型可以接受文本、图像和音频，支持一个上下文窗口——模型可以同时推理的文本量——为100万个标记，大约750,000个单词。它在45000万亿个标记上进行了预训练，涵盖文本、图像、音频和视频。
“我们的第一个模型，Inkling。完全从零开始训练，权重开放，今天可以在Tinker上进行微调，”穆拉特在X上写道。其从零开始训练的事实意味着很多，尤其是在开源社区，因为它可能为那些对中国持谨慎态度但需要使用亚洲模型进行开发的西方开发者带来一阵清风，因为西方世界的顶级AI公司大多专注于发布闭源模型。
微调是一个在专业数据集上重新训练现有模型的过程，以提高其在特定任务上的性能。Tinker是Thinking Machines围绕该用例构建的云平台。完整的权重也可以在Hugging Face上找到，采用Apache 2.0许可证，没有限制。
Inkling在任务代理方面的表现最为突出。在MCP Atlas上——该指标衡量AI代理完成现实世界任务的可靠性，使用模型上下文协议，这是将AI助手与外部工具和服务连接的开放标准，得分为完成任务的百分比——Inkling得分74.1%。这高于Nvidia的Nemotron 3 Ultra，后者是该比较中主要的西方开放权重竞争对手，差距接近30个百分点。
在SWE-Bench Verified上——该测试评估AI代理是否能够自主修复真实的GitHub软件错误，得分为解决问题的百分比——Inkling得分为77.6%，也高于Nemotron的70.7%。
总体而言，Thinking Machines将该模型销售为“全面”和通用的。这意味着它在某一特定任务的质量上没有妥协，因为其能力集中在其他方面（例如一些模型在编码上表现出色，但在创意写作上却很糟糕）。
来源：Thinking Machines
中国模型在多个领域仍具优势。Z.ai的GLM 5.2在Terminal Bench 2.1的评分为82.7%——这是一个衡量自主AI编码代理在真实终端环境中表现的基准，得分为完成任务的百分比——相比之下，Inkling的得分为63.8%。Kimi K2.6在“人类最后的考试”测试中表现更佳，这是针对博士级科学推理的测试。
Thinking Machines对此表示认可。Inkling并不是目前可用的最强模型，无论是开放的还是闭合的。
它所具备的是由西方实验室构建的最强大的开放权重模型。由于法律、安全或合规原因——不会将工作负载通过在北京构建的模型进行处理的开发者，现在有了一个真正的替代选择，可以自托管中国模型。
现在，这些开发者拥有一个模型（尽管在几乎所有方面都不如最好的中国模型）更加符合他们的理想、期望和价值观。随后的微调可以使这个模型在特定任务上表现优异，使这些微调在基准测试中与亚洲模型具备竞争力。
在FORTRESS对抗性测试中——评估模型在拒绝真正有害提示而不错误屏蔽合法提示的一致性，得分为正确处理的百分比——Inkling得分为78.0%，在所有开放权重模型中得分最高。
除了Inkling，Thinking Machines还预览了Inkling-Small：2760亿个总参数，12亿个活跃参数，在大多数推理基准测试中已与更大的模型相匹配。其权重将在测试完成后发布，具体时间尚未确定。
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