Inkling 首秀：前 OpenAI CTO 穆拉蒂的 Thinking Machines Lab 发布首个开源权重 AI 模型

2026 年 7 月 15 日——由前 OpenAI CTO Mira Murati 创立的 AI 初创公司 Thinking Machines Lab 正式发布了其首个自研开源权重（open-weight）模型 Inkling。这场发布结束了外界对其长达一年多的猜测，该公司此前曾以 20 亿美元（约合 145 亿元人民币）的种子轮融资创下硅谷历史纪录 。

Inkling 核心模型细节

参数规模与架构： 截至发稿时，Thinking Machines Lab 并未独立证实 Inkling 的确切参数量。有报道称 Inkling 是一个混合专家系统（Mixture-of-Experts, MoE），总参数量高达 9750 亿，但在执行特定任务时仅激活其中一小部分 。该数据尚未得到公司官方渠道或其他独立来源的验证。作为参考，该公司 2026 年 5 月发布的早期模型 TML-Interaction-Small 采用了 2760 亿参数的 MoE 架构，每次前向传播仅激活约 120 亿参数 。Inkling 很可能采用了类似的 MoE 设计 。

发布平台与可访问性： Inkling 的完整权重已于 2026 年 7 月 15 日开放下载。用户可通过公司自有的 Tinker 平台对其进行微调，也可在名为“Inkling Playground”的交互界面上直接体验 。由于权重开源，外部部署同样可行。

多模态能力： Inkling 具备跨文本、图像和音频三大模态的推理能力 。

针对封闭模型厂商的战略定位： Thinking Machines Lab 明确将 Inkling 定位为“与 OpenAI、Anthropic 或谷歌等公司的旗舰产品截然不同”，主打开源权重策略 。该公司正押注于透明度、可定制性和开发者自由度，与主要前沿实验室封闭的 API 和受限访问模式形成鲜明对比。这与其“让先进 AI 系统更易理解、更可定制、更广泛可用”的宗旨相符 。

公司融资与公益公司结构

资金规模： Thinking Machines Lab 筹集了 20 亿美元种子轮融资——这创下了风险投资史上种子轮金额的最高纪录——由 Andreessen Horowitz（a16z）领投，Nvidia、AMD、Cisco、Accel、Jane Street 等众多机构参投 。公司估值在融资完成后介于 100 亿至 120 亿美元之间 。

公益公司（PBC）结构： 该公司注册为 公益公司（Public Benefit Corporation），这意味着它在法律上有义务将股东价值与特定的公共利益目标相平衡 。其使命强调可靠性、透明度、可解释性以及人机协作 。

竞争格局

Inkling 进入了一个开源权重模型已相当拥挤的市场，包括 Meta 的 Llama 4、Mistral 的系列模型以及 DeepSeek 的开源模型，同时还要面对来自 OpenAI（GPT-5）、谷歌（Gemini 2.0）和 Anthropic（Claude 4）等封闭前沿模型的竞争。Thinking Machines Lab 的关键差异点包括：

• 创始团队血统： 由前 OpenAI CTO Mira Murati 领衔，核心团队包括多位前 OpenAI 研究员，例如强化学习人类反馈（RLHF）的共同创造者，以及曾打造出塑造 GPT-4 安全文化的研究员 。
• Tinker 生态系统： Inkling 与 Tinker 平台原生集成。Tinker 是一个低层级微调平台，旨在将分布式 GPU 协调的复杂性抽象化，同时赋予开发者对训练循环的完全控制权——这是一个比 OpenAI 或谷歌的广泛消费级产品更窄、更面向开发者的切入点 。
• 开源权重 + 公益公司双重身份： 在此规模下，将完整权重开放与法律上的公共利益结构相结合的做法极为罕见，这可能会吸引那些关注 AI 权力过度集中的企业客户和监管机构 。
• 早期阶段的现实考量： Inkling 是该公司的首个自研模型。发布时，尚无独立的基准测试对比其原始能力与 GPT-5、Claude 4 或 Llama 4 的优劣 。