发生了什么
7月16日，由OpenAI前CTO米拉·穆拉蒂（Mira Murati）创立的Thinking Machines Lab（TML）正式发布首个自研AI模型Inkling。该模型采用混合专家（MoE）Transformer架构，总参数量9750亿，激活参数量410亿，支持最长100万token的上下文窗口，能够对文本、图像和音频进行跨模态推理。
与OpenAI、Anthropic或Google的闭源旗舰模型不同，Inkling以开放权重（open weight）模式发布，外部开发者和企业可直接下载模型权重并进行微调和定制部署。TML同时发布了Inkling-Small预览版，并提供了在自有平台Tinker上进行微调的能力。
技术路线与独特定位
据《福布斯》报道，Inkling在研发过程中借鉴了DeepSeek-V3的架构思路，并利用中国AI公司月之暗面的Kimi K2.5生成数据完成部分后训练优化。这种”中美技术融合”的研发路径在当前地缘政治背景下颇为罕见。
值得注意的是，TML在发布时采取了罕见的低调策略——官方博客明确表示”Inkling不是今天最强的模型，无论开源还是闭源”。这种坦诚的定位反映了TML的产品哲学：不追求基准测试的绝对领先，而是提供一款实用、可定制、成本可控的企业级AI基础设施。
为什么重要
穆拉蒂曾在OpenAI领导GPT-4和GPT-5的研发，其出走创业被视为OpenAI人才流失的标志性事件。Inkling的发布是穆拉蒂离开OpenAI后的首次技术亮相，也是美国AI创业生态对以DeepSeek为代表的中国开源模型崛起的直接回应。
从市场竞争角度看，Inkling填补了美国开源大模型阵营的空白。在中国开源模型（DeepSeek、Qwen、Kimi等）连续多月霸榜Hugging Face下载量的背景下，一款来自前OpenAI核心团队的美国开源模型具有重要的符号意义和生态价值。
企业视角
- 开放权重模式允许企业完全本地部署，满足数据安全和合规需求，总拥有成本可控
- 975B参数规模配合1M上下文窗口，适合长文档分析、代码库理解和多轮对话等企业场景
- TML团队约三分之二成员来自OpenAI，技术实力和后续迭代值得企业关注