Thinking Machines Lab 於 7 月 15 日發布了 Inkling——一個擁有 9750 億參數的多模態 AI 模型，並且在 Hugging Face 上以 Apache 2.0 授權提供完整權重。該公司由前 OpenAI CTO、於 2024 年 9 月離職的 Mira Murati 創立。Inkling 在 MCP Atlas 的成績為 74.1%——幾乎比輝達（Nvidia）的 Nemotron 3 Ultra 高出近 30 個百分點——使其成為在代理式工具使用（agentic tool use）上表現最佳的西方開放權重模型；不過在多項關鍵基準上，中國模型 GLM 5.2 與 Kimi K2.6 仍領先。
Inkling 模型規格與訓練資料
Inkling 採用混合專家（mixture-of-experts）架構，總參數 9750 億，單任務啟用參數為 410 億。該模型從零開始訓練於 45 兆個 token，涵蓋文字、影像、音訊與影片。它接受文字、影像與音訊輸入，並支援 100 萬個 token 的上下文視窗，約 75 萬字。完整權重已在 Hugging Face 以 Apache 2.0 授權提供，且不設任何限制。可透過 Thinking Machines 的雲端平台 Tinker 進行微調。
與輝達以及中國模型的基準表現比較
在 MCP Atlas 上——衡量 AI 代理使用模型上下文協定（Model Context Protocol）完成真實世界任務的可靠程度——Inkling 的成績為 74.1%，幾乎比輝達（Nvidia）的 Nemotron 3 Ultra 高出近 30 個百分點。在 SWE-Bench Verified 上——測試 AI 代理能否自主修復真實 GitHub 軟體中的漏洞——Inkling 得分 77.6%，高於 Nemotron 的 70.7%。在 FORTRESS Adversarial 上——測試模型在不過度阻擋合法請求的前提下，能否一貫拒絕確實有害的提示——Inkling 得分 78.0%，是此次比較中所有開放權重模型的最高分。
中國模型在多個面向維持領先。Z.ai 的 GLM 5.2 在 Terminal Bench 2.1 的成績為 82.7%——該基準衡量在真實終端環境下的自主 AI 程式碼代理——相較之下 Inkling 為 63.8%。Kimi K2.6 在 Humanity's Last Exam 上領先——這是一項考驗博士級科學推理能力的測試。Thinking Machines 承認 Inkling 並非當前最強的開放或封閉模型，但將其定位為由西方實驗室打造、能力最強的開放權重模型。
Thinking Machines Lab 融資與估值歷史
Murati 於 2024 年 9 月離開 OpenAI；她曾在 2023 年 11 月於 Sam Altman 因臨時移除期間擔任五天的代理 CEO。她於 2025 年 2 月創立 Thinking Machines Lab。公司在 2025 年 7 月以 120 億美元估值融資 20 億美元，領投方為 Andreessen Horowitz，並有 Nvidia、Accel、ServiceNow、Cisco、AMD 與 Jane Street 參與——這在當時是矽谷史上最大型的種子輪之一。到 2025 年 11 月的報導稱，公司正尋求在 500 億美元估值下的新一輪融資。這些談判在 2026 年 1 月告終。
Inkling-Small 模型預覽
Thinking Machines 預覽了 Inkling-Small：總參數 2760 億、啟用參數 120 億，並在大多數推理基準上與較大型模型相當。公司表示，待測試完成後其權重將會到位，但未提供時間表。
常見問題
Thinking Machines Lab 在 7 月 15 日發布了什麼？
Thinking Machines Lab 在 7 月 15 日發布了 Inkling：一個擁有 9750 億參數的多模態 AI 模型，從零開始訓練，並且以 Apache 2.0 授權提供完整權重於 Hugging Face 上。
Inkling 與輝達（Nvidia）的 Nemotron 3 Ultra 相比表現如何？
Inkling 在 MCP Atlas 的成績為 74.1%——幾乎比輝達（Nvidia）的 Nemotron 3 Ultra 高出近 30 個百分點；在 SWE-Bench Verified 上得分為 77.6%，高於 Nemotron 的 70.7%。
Mira Murati 何時創立 Thinking Machines Lab？
Mira Murati 於 2024 年 9 月離開 OpenAI 後，在 2025 年 2 月創立 Thinking Machines Lab。
