Mira Murati 的 Thinking Machines Lab 发布首个开源权重模型 Inkling

Inkling 是一个混合专家（MoE）Transformer 模型，总参数 975B，激活参数 41B，基于 45 万亿 token 的文本、图像、音频和视频数据训练，采用 Apache-2.0 许可。模型卡片较短，训练数据文档仅说明使用了公开数据及第三方数据集，未透露更多细节。Thinking Machines Lab 还承诺将发布 Inkling-Small（276B 总参数，12B 激活参数），但目前仍在测试中。Inkling 不是一个前沿模型，而是设计为在 Tinker 训练平台上进行微调的强基座模型，具备多模态能力、高效推理，并在 Tinker 上可直接微调。该模型在开源权重模型中与 NVIDIA Nemotron 和 Gemma 4 等竞争，为美国开源生态注入了新活力。用户可通过 Thinking Machines API 调用 Inkling，示例 curl 命令和 SVG 生成效果展示了其多模态推理能力（尽管生成的 SVG 中鹈鹕被识别为类似“鹳或海鸥”）。