米拉·穆拉蒂强势回归：Think Machine Lab 发布强大开源 AI 模型 Inkling

前 OpenAI 首席技术官米拉·穆拉蒂正式重返 AI 舞台，引发轰动。她新创立的公司 Think Machine Lab 刚刚发布了其首个重要作品：Inkling，一个多模态开源模型，已被誉为美国开源 AI 领域最强的竞争者之一。

重量级团队

该实验室的创始团队堪称 AI 人才的名人录。约三分之二的核心成员直接来自 OpenAI，他们曾在 OpenAI 从事前沿研究、产品开发和安全机制方面的工作。这是一个实力雄厚的团队——成果显而易见。

Inkling 基于混合专家（MoE）架构，拥有总计 9750 亿参数。但关键在于：每个任务仅激活 410 亿参数，使其在规模庞大的同时保持高效。它还支持高达 100 万 token 的上下文窗口——足以一次性处理整本书籍。

在预训练期间，该模型消化了涵盖文本、图像、音频和视频的海量数据集。Think Machine Lab 现已通过 Hugging Face 及其自己的 Thinker API 发布了完整的模型权重，开发者可以立即使用。

在正面测试中，Inkling 在多个领域证明了其实力。在 AIME 2026 数学测试中，它获得了惊人的 97.1% 的分数，略胜 DeepSeek V4Pro。在针对智能体工作流的 MCP Atlas 基准测试中，它以 74.1% 的分数击败了 Nemotron3Ultra。

它的短板在哪里？在推理、编码和专业软件工程任务中，像 Claude Fable5 和 GPT-5.6Sol 这样的闭源巨头仍然保持优势。但 Inkling 在原生视觉和音频理解方面表现出色。在 MMAU 音频基准测试中，它获得了 77.2% 的分数，非常接近 Gemini 3.1 Pro。

在开源领域，Inkling 面临着 GLM-5.2、DeepSeek V4Pro 和 Kimi K2.6 等强劲对手。例如，GLM-5.2 在纯编码和复杂推理方面仍然领先。但 Inkling 在通用指令遵循（IFBench）方面更胜一筹，展现了其多功能性。

对于开源社区来说，Inkling 是一份礼物。它提供了一个具有原生多模态能力的强大基础模型——这在开源世界中一直很罕见。由于其权重免费提供，开发者可以针对从聊天机器人到视频分析的各种应用进行微调。

穆拉蒂的回归不仅仅是个人胜利。它表明开源 AI 运动依然活跃且充满活力，背后有强大的人才和资源支持。Inkling 可能并非在所有方面都是绝对最佳，但它是一个强大的全能型选手，必将加速创新。