Thinking Machines 发布 9750 亿参数多模态开权重模型 Inkling

关键信息

Inkling 是一种 Mixture-of-Experts Transformer，总参数量为 9750 亿，每个 token 激活 410 亿参数，最长上下文窗口可达 100 万 tokens。Artificial Analysis 认为它领先美国开权重模型，但其事实准确性较弱，幻觉率达到 63%，价格也略高于类似的中国模型。

资讯摘要

Thinking Machines Lab 是由前 OpenAI CTO Mira Murati 创办的公司，如今发布了其首个可投入生产的语言模型 Inkling。Inkling 是一款多模态开权重模型，总参数量达到 9750 亿，可以原生处理文本、图像和音频。公司称它采用 Mixture-of-Experts Transformer 架构，每次推理时激活 410 亿参数。该模型支持最高 100 万 tokens 的上下文窗口，并且权重已在 Hugging Face 上公开。Thinking Machines 还通过自家的 Tinker 平台，把它定位为可进一步定制的基础模型。公司明确表示，Inkling 并不是目前最强的整体模型，但希望凭借多模态能力、高效计算和微调支持形成差异化。

训练数据据称来自 45 万亿 tokens 的公开与合成文本、图像、音频和视频，其中还包括一些可能涉及知识产权保护的公开数据。公司也提到，合成数据生成过程中使用了中国模型 Kimi K2.5。根据 Artificial Analysis 的评测，Inkling 在 Intelligence Index 上获得 41 分，成为目前领先的美国开权重模型，超过 Nemotron 3 Ultra、Gemma 4 31B 和 gpt-oss-120b。它在 GDPval-AA v2 这类代理型基准上也优于 Kimi K2.6 和 DeepSeek v4 Flash max，并在 Tau-3 银行任务基准上表现不错。不过，它在事实准确性方面表现很差，AA Omniscience 只拿到 +2，准确率为 40%，幻觉率高达 63%。报道还指出，与一些表现相近或更强的中国开源模型相比，Inkling 的成本更高，这可能会限制其在对价格敏感场景中的采用。

来源与参考

1. 原始链接
2. Ex-OpenAI CTO Murati's Thinking Machines drops Inkling, a 975B parameter model that leads US labs but trails China