前OpenAI CTO穆拉蒂发布Inkling：全新开源AI巨擘

前OpenAI首席技术官Miriam Murati再次成为焦点。她的新公司Thinking Machine Lab刚刚发布了首个AI模型，并做出了一些大胆的声明。认识一下Inkling——一个从头训练的多模态模型，该公司称其是目前美国最强的开源AI。

Inkling有何特别之处？

Inkling绝非等闲之辈。它基于混合专家架构，拥有高达9750亿总参数，但每次仅激活410亿参数。这种设计选择在保持高效的同时，仍能提供强大的性能。该模型可处理多达100万个token的上下文——足以一次性消化整本书——并在45万亿个token上进行了预训练，涵盖四种模态：文本、图像、音频和视频。最棒的是，模型权重可供下载，开发者可以亲自动手。

梦之队，但并非不可战胜

Thinking Machine Lab的核心团队中约三分之二来自OpenAI，在尖端研究、产品开发和AI安全方面拥有深厚专业知识。这种背景令人印象深刻，但并不能保证全面胜利。当与中国开源模型较量时，Inkling暴露出一些弱点，尤其是在推理和编程方面。

以GLM 5.2为例。它在编码、智能体推理和复杂推理任务上全面领先。在SWEBench Pro上，GLM 5.2得分为62.1%，而Inkling为54.3%。在Terminal Bench 2.1上，差距进一步拉大：82.7%对63.8%。DeepSeek V4 Pro在编码和事实测试中也保持优势，而Kimi K2.6在多个技术基准测试中获胜。但Inkling在数学方面反击，在AIME2026测试中取得了令人印象深刻的97.1%——超过了DeepSeek。

多模态能力，但仍落后于巨头

在本土战场上，Inkling占据主导地位。与NVIDIA的Nemotron 3 Ultra等其他美国开源模型相比，它在推理、编码和智能体工作流方面明显胜出。但当与闭源巨头——Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol和Gemini 3.1 Pro——相比时，情况就不同了。这些模型在极端推理和软件工程自主性方面仍保持显著领先。Claude Fable 5在SWEBench Verified上达到95.0%，GPT-5.6 Sol在Terminal Bench 2.1上得分为89.5，都远超Inkling的数据。

这对AI格局意味着什么

Inkling的到来撼动了开源领域，尤其是在美国，它为多模态能力设立了新标杆。但竞争激烈，与闭源模型的差距提醒我们，原始参数数量和团队背景并非一切。对于开发者和研究人员来说，Inkling提供了一个强大且易用的工具——但它并非AI的最终答案。

关键点

• 模型规格： 9750亿总参数，410亿激活参数，100万token上下文，在45万亿token上训练，涵盖文本、图像、音频和视频。
• 优势： 在数学方面表现出色（AIME2026上97.1%），并优于NVIDIA的Nemotron 3 Ultra等美国开源竞争对手。
• 劣势： 在推理和编码方面落后于中国开源模型（GLM 5.2、DeepSeek V4 Pro），在极端推理和软件工程方面落后于闭源巨头（Claude Fable 5、GPT-5.6 Sol）。
• 可用性： 模型权重开源且可下载。