Murati开源Inkling 975B参数MoE

时间：2026年7月16日 地点：美国旧金山 人物：前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）与Thinking Machines Lab核心团队 事件详情：当地时间7月16日，由前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂创立的AI初创公司Thinking Machines Lab正式发布其首个自研开源多模态大模型Inkling。该模型采用混合专家（MoE）架构，总参数量达9750亿，每次推理仅激活约410亿参数，单次任务token消耗仅为英伟达Nemotron 3 Ultra的三分之一。Inkling在45万亿token多模态数据上完成预训练，覆盖文本、图像、音频和视频，以Apache 2.0协议开源，权重同步上线Hugging Face和Thinker API。基准测试显示，Inkling在数学推理（AIME 2026）拿下97.1%分数、MCP Atlas得分74.1%、MMAU音频基准77.2%，编码性能在同等任务下token开销远低于同类开源模型。 背景：Thinking Machines Lab于一年前由Mira Murati创立，核心团队约三分之二成员来自OpenAI，曾参与GPT系列与安全机制关键研发。公司此前以120亿美元估值完成20亿美元种子轮，由a16z领投，英伟达、AMD、Accel、Cisco、ServiceNow参投，是硅谷历史最大种子轮之一。Murati此前通过X平台透露首款产品将提供"重大开源贡献"，Inkling的发布兑现了这一承诺。商业模式重点围绕企业定制微调服务，搭配同步推出的Tinker平台按使用量计费抽成，构建B端商业闭环。 影响： - 大模型开源格局重构——Inkling以975B总参数登顶开源多模态模型规模榜，让OpenAI、Anthropic等闭源大厂重新评估开放策略的竞争压力； - 推理成本急剧下降——41B激活参数实现万亿级模型能力，将大模型推理单位token能耗与算力门槛压至历史新低，直接挤压闭源API毛利空间； - 商业模式分化加速——Tinker平台式"开源基座+企业微调"为OpenAI、Anthropic主导的纯API模式提供新替代路径，B端私有化部署浪潮有望全面提速。 总结：Inkling是Mira Murati离开OpenAI后交出的首份答卷，也标志AI行业从"参数堆叠"竞赛向"效率与可定制性"竞赛的关键拐点。凭借开源权重大幅压低推理成本，Inkling可能加速B端私有化部署浪潮，而Tinker平台则为初创公司提供了一个新商业范式——以开源生态换取定制化付费收入。下一步，Thinking Machines Lab如何围绕该基座建立可持续盈利闭环，将成为检验开源策略商业化可行性的关键试金石。 参考来源： - https://dailysim.com/thinking-machines-inkling-arrives-mira-murati-open-sources-a-975-billion-parameter-model/ - https://panewslab.com/zh/articles/019f68fb-13ca-7354-a785-82adefe494d8 - https://www.donews.com/news/detail/8/6635453.html - https://g.pconline.com.cn/x/2178/21787282.html - https://m.sohu.com/a/1051050976_122066678 - https://m.sohu.com/a/1051047158_362225 - https://so.html5.qq.com/page/real/search_news?docid=70000021_9376a5837b788952 - https://new.qq.com/rain/a/20250716A03MRT00