
第一个开放权重模型Thinking Machines Lab(Mira Murati)已上线:Inkling,MoE 975B参数(41B活跃),多模态,Apache-2.0许可证。前沿领域最低调的公司以开放市场的方式大步进入。
7月16日,Simon Willison在其博客上转发了Inkling的发布信息,该模型被宣称为Thinking Machines Lab(Mira Murati前OpenAI首席技术官的机构)的第一个开放权重模型。公布的规格包括:Mixture-of-Experts transformer,总参数量975亿(41亿活跃参数),Apache-2.0许可证,多模态(文本、图像、音频、视频),训练数据量45 T tokens。
这是在已经拥挤的开源领域(Kimi K3、DeepSeek、Qwen3、GLM-4.6)中投下的一块重磅炸弹,但有两个特点:Apache-2.0许可证(宽松,无商业限制,需确认所有模块)和来源(Thinking Machines自其创纪录融资以来一直保持沉默)。对于一个估值前沿的机构来说,选择开源并非技术选择——而是分发选择。面对补贴Llama的Meta和犹豫不决的Mistral,Thinking Machines确定了自己的入场方式。
在10天内对LMSys和LiveCodeBench的表现;实际推理的足迹(41亿活跃参数=是否可在单一高端GPU上访问?);在协调器(Fireworks、Together、DeepInfra)中的采用情况;第一个第三方多模态微调;隐含的商业模式(托管服务、企业,或纯粹的公共捐赠)。
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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.