科技腾讯新闻·凤凰网··AI 生成
OpenAI前女CTO创业发布首款AI模型：借鉴中国技术 主打成本和性能平衡
OpenAI前首席技术官米拉·穆拉蒂创办的Thinking Machines Lab发布首款AI模型Inkling，采用开放权重模式，架构借鉴中国DeepSeek-V3，后训练使用Kimi K2.5数据。该模型拥有近1万亿参数但仅410亿活跃参数，强调在成本与性能之间取得平衡，而非追求绝对性能。文章点明了穆拉蒂与OpenAI等前沿实验室的差异化策略，但对开放权重模型的安全风险仅一笔带过。适合关注AI产业竞争格局、开源与闭源路线博弈的读者。原文 ↗原文 ↗
核心观点
- ▍穆拉蒂的Thinking Machines Lab选择开放权重路线，目标是缩小与OpenAI、Anthropic等闭源前沿实验室的差距，主打成本与性能平衡，而非追求模型原始性能最强。
- 01Inkling模型拥有9750亿参数，但只有410亿为活跃参数，处理查询时只激活一小部分，从而降低使用成本、提升速度。
- 02Thinking Machines称Inkling的基础架构借鉴了中国DeepSeek-V3模型，并在后训练阶段使用了月之暗面公司Kimi K2.5生成的数据。
- 03穆拉蒂团队通过Tinker微调工具，允许开发者在笔记本电脑上即可对大型工业级AI模型进行定制和训练，无需底层超算基础设施。
- 04Thinking Machines表示，Inkling在接受生物武器协助和黑客攻击等安全测试中表现良好，但承认开放权重模式的安全防护措施仍需完善。
反方 / 局限
- — 文章仅以一句话提及闭源模型开发商对开放权重模型安全性的担忧，未展开讨论Inkling开放授权可能带来的滥用风险、版权争议或与监管的冲突。
概念锚点
前置背景
平行视角
未来推演
延伸追问