모델 & 도구 Jul 16, 2026 at 21:467북마크에 추가

INKling, Thinking Machines Lab(Mira Murati)의 첫 번째 오픈 가중치 모델이 출시되었습니다: MoE 975B 파라미터(41B 활성), 멀티모달, Apache-2.0 라이선스. Frontier AI 시장의 가장 조용했던 플레이어가 큰 문을 열고 시장에 진입했습니다.
7월 16일, Simon Willison은 자신의 블로그에서 Thinking Machines Lab(미라 무라티의 조직, 전 OpenAI CTO)의 첫 번째 오픈 가중치 모델인 Inkling의 출시 소식을 전했습니다. 발표된 사양: Mixture-of-Experts transformer, 총 975B(활성 41B) 매개변수, Apache-2.0 라이선스, 멀티모달(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오), 45T 토큰 학습.
이미 Kimi K3, DeepSeek, Qwen3, GLM-4.6 등으로 혼잡한 오픈 소스 환경에 던져진 돌이지만, 두 가지 특징이 있습니다: Apache-2.0 라이선스(허용적, 상업적 무제한 사용, 모든 모듈에서 확인 필요)와 Thinking Machines의 출처(지금까지 record-breaking 투자 유치 이후 침묵). Thinking Machines는 frontier 가치평가 기업이 오픈 소스를 선택한 이 선택은 기술적 선택이 아니라 배포 전략입니다. 메타가 Llama를 보조하고 미스트랄이 주저하는 가운데, Thinking Machines는 시장에 진입합니다.
10일 이내 LMSys 및 LiveCodeBench 성능; 실제 추론 footprint(41B 활성 = 고급 GPU 한 대로 접근 가능?); 오케스트레이터(파이어웍스, 투게더, 딥인프라) 채택; 서드파티 멀티모달 파인튜닝; 암묵적 비즈니스 모델(관리형 서비스, 기업용, 또는 커뮤니티 기부).
인공지능이 작성하고 사람의 편집 감독하에 검수한 기사입니다.
La licence Apache-2.0 est intéressante, mais j'espère qu'elle ne permettra pas des utilisations malveillantes.
Comment ont-ils choisi les données d'entraînement ? Est-ce vraiment représentatif ?
Je suis impatient de voir les applications créatives d'Inkling, mais je me demande comment sa taille impressionnante affectera les ressources des petits utilisateurs.
Comment concilier innovation et risques de détournement ?
On se demande comment un modèle multimodal peut vraiment aider les utilisateurs à être plus créatifs.
Inkling, c'est prometteur ! On se demande à quoi ça peut servir concrètement, et comment il se compare aux autres modèles.
Un pas de géant, mais quel impact écologique avec des modèles aussi gros ?
Bonne question, mais ils améliorent aussi l'efficacité énergétique.