7月16日消息，米拉·穆拉蒂（Mira Murati）创办的ThinkingMachinesLab发布首个基础模型Inkling。模型共9750亿参数，单次推理激活410亿参数，最长支持100万token上下文；完整权重已在Hugging Face提供下载，采用Apache 2.0许可。
Inkling可接收文本、图片和音频，输出文本，并已接入Thinking Machines的Tinker微调平台。公司明确称Inkling不是当前最强模型。
45万亿token，单次激活410亿参数
Thinking Machines称，Inkling使用45万亿token预训练，数据覆盖文本、图片、音频和视频，训练全部在英伟达GB300 NVL72系统上完成。模型采用混合专家架构，9750亿参数中激活410亿，以降低单次推理的计算量。
公司公布的SWE-bench Verified成绩为77.6%，低于Kimi K2.6的80.2%、GLM 5.2的80.0% 和DeepSeek V4 Pro的80.6%。在Design Arena的智能体网页开发盲测中，Inkling得分1253，接近GPT-5.6 Sol的1256，与Claude Opus 4.6相同。后一个榜单只覆盖网页开发任务。
Inkling的初始监督微调使用了包括Kimi K2.5在内的开放权重模型生成的合成数据。官方称这一阶段只占少量算力，主要算力用于合成和人工环境中的大规模强化学习。
Thinking Machines还预览了Inkling-Small。小模型单次可激活120亿参数，部分推理和智能体成绩接近Inkling；公司表示完整权重仍在测试，将在测试完成后发布。
官方此次开放的是模型权重。训练数据原文和全部源代码未随之公开；用户可下载权重，也可通过Tinker或第三方推理服务使用模型。
Inkling接入Tinker微调平台
Inkling上线当天即可在Tinker中微调。Thinking Machines还增加了开发者Playground，并展示了一次自微调：Inkling编写训练任务，在约27分钟内把自己微调成回答中不使用字母e的模型。该过程是公司演示，官方没有公布其他任务的成功率。
据彭博报道，Thinking Machines不准备直接通过Inkling变现，当前收入来自模型微调工具Tinker；对冲基金桥水基金（Bridgewater Associates）是其客户之一。Inkling提供可下载的基础模型，Tinker提供后续训练和定制服务。
穆拉蒂2026年2月创办Thinking Machines。公司同年完成20亿美元种子轮融资，估值120亿美元，但当时尚未发布自研模型。彭博还报道，数名员工后来加入Meta和OpenAI。（易句）
（本文由AI翻译，网易编辑负责校对）
