Thinking Machines 首款開放權重模型發表，制衡中國模型擴張

由 OpenAI 前技術長 Mira Murati 共同創辦的 AI 研究實驗室 Thinking Machines，15 日發表首款開放權重模型「Inkling」，企業和開發者可自行下載和微調，這宣告 Thinking Machines 加入 AI 競賽，並助力美國在開放權重模型這一塊的發展。

Inkling 是一款混合專家（Mixture of Experts，MoE）模型，擁有 9,750 億參數，不過針對任一項任務，它只會運用其中約 410 億參數。這種業界常見的設計，能讓相當大的模型維持更快的處理速度、能以較低的成本運作。

Inkling 以文字、圖像、影像及音訊共 45 兆 token 資料進行訓練，能夠跨越這 4 種模態進行推理。不過 Inkling 輸出結果僅限於文字內容，這包括程式碼或結構化資料。

Thinking Machines 歷經 1 年半、積極建構 AI 基礎設施後，終於推出 Inkling 這款公開作品。部分成果早在 5 月的互動模型（interaction model）研究預覽就浮上檯面，這使 AI 能夠聆聽並開口說話、插話，而不像典型 AI 聊天機器人一樣停頓等候。

Inkling 設計上提供經過校準的答案，並讓使用者希望以處理速度作為交換條件時，調高或調低「思考的投入程度」。Thinking Machines 更表示，在一項基準測試中，Inkling 達到與 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 模型相同的編碼能力表現時，只用了 Nemotron 3 Ultra 三分之一的 token 用量。

Thinking Machines 未稱 Inkling 是業界最頂尖的模型，在官方部落格文章明確表示「Inkling 並不是當今所推出、無論開源或閉源模型中最強大的」，追求的目標是在開放權重模型中全方位、均衡出色的效能表現。

Inkling 的推出也表明，Thinking Machines 希望為越來越多採用低成本中國模型的西方公司提供更適合的替代方案。這些中國模型似乎填補了西方開源 AI 生態系，而西方開源 AI 生態系這一塊落後於中國。自從 Meta 淡化 Llama 系列，力推最新 Muse Spark 系列後，差距進一步擴大。

Our first model, Inkling. Trained from scratch, weights are open, fine-tunable on Tinker today. https://t.co/m7q5RsX0Ud

— Mira Murati (@miramurati) July 15, 2026