借鉴中国技术，主打成本和性能平衡

OpenAI 前首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）创立的 Thinking Machines Lab 于 7 月 16 日发布了首款 AI 模型 Inkling，该模型采用“开放权重”模式，允许开发者根据自身需求进行修改。穆拉蒂希望借此在可定制性上缩小与 OpenAI 等前沿实验室的技术差距。

Inkling 模型拥有 9750 亿个参数，但远小于外界对 OpenAI、Anthropic 等公司最先进闭源模型数十万亿参数的预估。Thinking Machines 表示，Inkling 并非整体性能最强的模型，其设计重点在于“成本与性能之间取得平衡”。

该模型架构借鉴了中国 DeepSeek-V3 模型，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。Inkling 虽接近万亿参数，但实时推理时仅激活约 410 亿个“活跃”参数，这使其使用成本更低、速度更快。

Thinking Machines 还推出了面向开发者的云端微调工具 Tinker，允许开发者在笔记本电脑上对大型工业级 AI 模型进行定制，无需管理底层计算基础设施。公司称已对 Inkling 进行安全测试，包括生物武器和网络攻击风险，结果显示模型表现良好。

然而，开放权重模式也引发了安全担忧。部分闭源模型开发商指出，开放权重可能使内置安全措施更易被绕过。Thinking Machines 表示仍在研究如何进一步调整模型防护。

分析人士认为，Inkling 的策略反映了当前 AI 行业对可定制性和性价比的追求。随着开源模型与闭源模型的竞争加剧，穆拉蒂的团队试图通过灵活性和开放生态占据一席之地。未来，Inkling 在开发者社区中的采纳情况将是衡量其成功的关键。

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