思考机器实验室发布首个开源模型Inkling：挑战“一刀切”式AI
由前OpenAI CTO Mira Murati创立的AI初创公司思考机器实验室（Thinking Machines Lab），于周三发布了其首个自研AI模型Inkling。与OpenAI、Anthropic或Google的旗舰模型不同，Inkling采用开放权重策略，允许外部开发者和企业直接下载并修改。
Inkling是一个混合专家系统，拥有9750亿总参数，但每次任务仅激活约410亿参数——这种设计使大型模型运行更快、成本更低。它基于45万亿token的文本、图像、音频和视频数据训练，能原生处理多模态信息，但目前输出仅限于文本（包括代码、样式化构件和结构化数据）。
该模型的发布是思考机器实验室在一年半低调构建AI基础设施后的首个公开成果。此前，其部分工作已在5月的研究预览中亮相：一种能“听、说甚至打断”的交互模型，而非传统聊天机器人的“等待—回应”模式。
核心主张：可定制化胜过通用模型
Inkling的核心卖点在于可定制性。公司认为，组织能自行适配的AI将超越主流实验室销售的“一刀切”模型。Inkling提供校准回答（包括标记不确定性而非猜测），并允许用户根据速度需求调整思考深度。
在代码性能基准上，公司声称Inkling达到与Nvidia最新开放权重模型Nemotron 3 Ultra相同的表现，但仅消耗其三分之一的token量。不过，思考机器实验室并未宣称Inkling是同类最佳——其简报明确表示：“Inkling并非当前最强的模型，无论是闭源还是开源。”
目标用户与挑战
Inkling更多被定位为起点而非成品：企业可通过公司的定制平台Tinker进行微调。这意味着客户需自行承担安全责任——而这需要专业的机器学习人才。
这引发了关键问题：在企业市场中，谁才是Inkling的真正用户？对于缺乏AI专家的公司，定制门槛可能过高。思考机器实验室正试图在通用模型的便捷性与开源的可控性之间找到平衡，其成败将取决于能否吸引到足够多的技术型组织，并证明定制化AI的长期价值。
