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title: "Thinking Machines推出首个开源大模型Inkling，主打定制化对抗“一刀切”AI"
url: "https://paooo.com/aigc-news/30881/"
author: "Prompt 语宙研究院"
published_at: "2026-07-16T09:55:48+08:00"
updated_at: "2026-07-16T09:55:48+08:00"
categories: "AIGC 资讯"
tags: "AI编程, OpenAI, 大模型微调, 开源大模型"
source: "Prompt 语宙 (https://paooo.com)"
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# Thinking Machines推出首个开源大模型Inkling，主打定制化对抗“一刀切”AI

> 来源：[Prompt 语宙 (paooo.com)](https://paooo.com/aigc-news/30881/) · 作者：Prompt 语宙研究院 · 发布时间：2026-07-16

## AI 30 秒核心看点 (TL;DR)

- Inkling是Thinking Machines首个自主研发开源模型，主打可高度定制的开放权重路线。
- 模型采用MoE架构，9750亿总参数、单次仅激活约410亿参数，兼顾规模与效率。
- 在代码基准测试中，Inkling以约三分之一Token消耗达到同等性能，适合企业微调部署。

由前OpenAI首席技术官Mira Murati创立的AI初创公司Thinking Machines Lab于2026年7月15日正式发布其首个自主研发的开源人工智能模型Inkling。此举标志着该公司在经历一年半的基础设施建设后首次公开亮剑，旨在通过提供可高度定制的开放权重模型，正面挑战主流科技巨头主导的“一刀切”式闭源AI商业模式。

Inkling采用混合专家（MoE）架构，拥有9750亿总参数量，但在单次任务中仅需激活约410亿参数，有效兼顾了超大规模与运行效率。

该模型基于45万亿个文本、图像、音频和视频Token进行原生多模态预训练，目前支持文本、代码和结构化数据的输出。与追求“全能”的通用模型不同，Inkling允许用户根据业务需求调整“思考强度”以平衡速度与精度。在代码基准测试中，它仅需英伟达Nemotron3Ultra三分之一的Token消耗即可达到同等性能。

作为其生态核心，Thinking Machines将Inkling定位为企业级微调的起点，配合其模型定制平台Tinker，通过分账微调与托管服务变现。这种避开通用聊天机器人路径、主攻企业私有化定制的策略，正契合了当前行业防范专有数据泄露、追求降本增效的趋势，也为开源AI在企业级生产环境的落地开辟了新路径。

## 常见问题解答 (FAQ)

### Inkling模型最大的特点是什么？
Inkling的核心特点是开放权重、可高度定制，并支持按业务需求调整“思考强度”。它不是走通用聊天机器人路线，而是面向企业私有化微调和定制部署，强调效率、可控性与落地价值。

### Inkling的参数规模和架构有什么亮点？
Inkling采用混合专家（MoE）架构，总参数量达9750亿，但单次任务仅激活约410亿参数。这种设计让模型在保持大规模能力的同时，尽量降低推理成本并提升运行效率。

### Inkling适合哪些应用场景？
它更适合企业级微调、私有化部署、代码生成和结构化数据处理等场景。对于重视数据安全、希望降低推理成本、又需要按业务定制模型能力的团队，Inkling更具吸引力。

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