穆拉利強勢回歸:Think Machine Lab 推出首款多模態開源模型「Inkling」
OpenAI 前首席技術官米拉·穆拉蒂(Mira Murati)已正式推出其新創立的「Thinking Machines Lab」的首個重要里程碑:名為 Inkling 的多模態 AI 模型。憑藉其卓越的表現,該模型目前被視為美國開源 AI 領域中最強勁的競爭者。
Thinking Machines Lab 的創始團隊經驗豐富,其核心成員中約有三分之二來自 OpenAI。他們在前沿研究、產品開發及安全機制方面擁有深厚的背景。作為團隊的首個模型,Inkling 採用了「專家混合」(Mixture of Experts, MoE)架構。 該模型總參數達 9,750 億個,其中活躍參數為 410 億個,並支援長達 100 萬個標記的上下文視窗。

在預訓練階段,Inkling 處理了涵蓋文字、圖像、音訊及影片的龐大資料集。Thinking Machines Lab 現已透過 Hugging Face 及其 Thinker API 完整釋出該模型的權重。
基準測試顯示,Inkling 在各個領域皆展現出強大的綜合能力。 在數學解題方面,該模型於 AIME2026 測試中取得 97.1% 的成績,略微領先 DeepSeek V4Pro。此外,在針對智能代理工作流程的 MCP Atlas 測試中,其表現顯著超越 Nemotron3Ultra,取得 74.1% 的分數。
儘管在推理、編碼及專業軟體工程任務方面,Inkling 仍落後於 Claude Fable5 和 GPT5.6Sol 等閉源領先模型,但它在原生視覺與音訊理解方面展現出強大的能力。值得注意的是,在音訊處理基準測試(MMAU)中,其得分達 77.2%,與 Gemini3.1Pro 表現相當接近。
在競爭激烈的開源生態系統中,Inkling 面對 GLM5.2、DeepSeek V4Pro 及 Kimi K2.6 等競爭對手時展現出鮮明的優勢。舉例來說,雖然 GLM5.2 在純編碼與複雜推理方面仍具優勢,但 Inkling 在一般指令遵循能力(IFBench)方面表現略勝一籌。
作為 Murati 團隊的首款作品,Inkling 為開源社群帶來了一個具備原生多模態能力的強大基礎模型。隨著其權重現已公開,該模型勢必將在未來的 AI 開發與應用中扮演關鍵角色。
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Mira Murati's Inkling is a bold move for open-source multimodal AI. I'm curious how it stacks up against the closed giants in real-world tasks, especially with that 'thinking' angle. The community needs fresh competition to push innovation forward, so let's see if this model delivers on its promises beyond the benchmark numbers.
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