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9750亿参数！OpenAI前CTO的明星独角兽，发首个开放权重模型
文章报道了OpenAI前CTO米拉·穆拉蒂创立的美国AI独角兽Thinking Machines Lab发布其首个开放权重多模态MoE模型Inkling，总参数量9750亿，激活410亿。文章核心信息是：Inkling参考了DeepSeek-V3的MoE架构设计，并使用Kimi K2.5生成的数据进行后训练优化，定位为可定制、可部署、成本可控的基础模型，支持文本、图像、音频、视频的多模态处理，并具备Agent任务能力。文章提供了大量基准测试数据（如Artificial Analysis 41分, GDPval-AA 1238 Elo分）和用户实测反馈，既有正面评价也包含了学者Ethan Mollick指出的“难以接近中国头部开放权重模型”的批评。适合关注AI模型竞争格局、开源生态、以及企业AI应用落地的技术决策者或投资人阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍Thinking Machines Lab发布的首个开放权重模型Inkling，定位为面向企业和开发者的可定制、可部署、成本可控的基础模型，而非追求单项最高分的竞赛模型，其核心优势在于多模态能力、可控推理效率和开放权重带来的定制化灵活性。
- 01Inkling采用MoE Transformer架构，总参数量9750亿，激活参数量410亿，每个MoE层包含256个路由专家和2个共享专家，每个token仅激活6个路由专家。
- 02在预训练阶段就融合了文本、图像、音频和视频数据，共使用4500万亿token规模的数据进行训练。
- 03Inkling基础模型借鉴了DeepSeek-V3的MoE架构设计，并在后训练阶段使用了月之暗面公司Kimi K2.5生成的数据进行优化。
- 04在Artificial Analysis Intelligence Index测试中，Inkling获得41分，高于Nemotron 3 Ultra（38分）、Gemma 4 31B（29分），在美国开放权重模型中排名第一。
- 05在GDPval-AA v2测试中，Inkling获得1238 Elo分，超过Kimi K2.6（1190分）和DeepSeek v4 Flash（max）（1189分）。
- 06Inkling引入了“可控思考努力程度”功能，允许开发者根据任务需求调整推理强度，以在准确率和速度/成本之间取得平衡。
- 07模型权重已在Hugging Face开放，并接入Tinker平台支持开发者进行微调，官方展示了模型自行设计微调任务的案例。
反方 / 局限
- — AI研究者Ethan Mollick实测后指出，Inkling整体表现难以接近中国头部开放权重模型（如DeepSeek、Kimi），在Lem诗歌测试和GLSL编程调试中表现不稳定，即使开启最高推理强度，处理简单代码任务时仍会出现偏差。
- — 文章在基准测试部分承认，Inkling在多数测试中并未超过闭源模型，其优势在于综合能力均衡而非单项顶尖。
- — 部分用户实测反馈认为模型存在任务稳定性不足的问题，综合性能尚未达到顶尖开放权重模型水平。
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