穆拉蒂重磅迴歸：思維機器實驗室發佈首款多模態開源模型 Inkling

OpenAI 前技術長米拉·穆拉蒂（Mira Murati）所創立的思維機器實驗室（Thinking Machines Lab），於 7 月 16 日正式揭曉了團隊成立以來的首款重大成果——多模態 AI 模型 Inkling。這款模型憑藉出色的綜合性能，迅速被業界視為當前美國開源 AI 領域最強勁的挑戰者，也標誌著穆拉蒂在離開 OpenAI 後，以創辦人身分重新站上人工智慧舞台。思維機器實驗室的創始團隊陣容相當引人矚目，約有三分之二的成員來自 OpenAI。這些研究人員過去曾深入參與 OpenAI 的前沿研究、產品落地以及安全機制構建等關鍵工作，累積了紮實的實戰經驗。

Inkling 正是這支頂尖團隊從零開始自主訓練的第一款模型。在技術規格方面，Inkling 採用混合專家（Mixture-of-Experts, MoE）架構，總參數量達到 975B（9,750 億個參數），但每次推論時僅激活 41B（410 億）個參數，在運算效能與使用效率之間取得平衡。此外，該模型支援高達 1 百萬 tokens（1M tokens）的上下文窗口，能夠處理極為冗長的輸入內容。預訓練階段，Inkling 消化了 45 萬億 tokens（45T tokens）的數據，涵蓋文本、圖像、音訊及影片等多種模態，使其具備原生的多模態理解能力。

目前，思維機器實驗室已透過 Hugging Face 平台以及自家推出的 Thinker API，全面公開 Inkling 的模型權重。開發者與研究人員可以自由下載、使用，甚至針對特定需求進行微調，這項開放作法為開源社群提供了一個即戰力極高的基礎模型。在多項橫向基準測試中，Inkling 展現了全面的競爭力。數學求解方面，Inkling 在 AIME 2026 測試中取得 97.1% 的高分，略高於 DeepSeek V4Pro；在智能體工作流程測試 MCP Atlas 中，更以 74.1% 的成績遠超 Nemotron3Ultra，顯示其在代理任務上的優異表現。

然而，面對頂級閉源模型，Inkling 並非在所有領域都占上風。在推理、編碼以及特定軟體工程任務中，它與 Claude Fable5 或 GPT-5.6 Sol 仍有距離；但在原生視覺與音訊理解方面，Inkling 則展現出極強的實力。例如，在音訊處理基準測試 MMAU 中，它拿下 77.2% 的分數，已經非常接近 Gemini 3.1 Pro 的水準。若放眼當前美國開源模型生態，Inkling 與 GLM 5.2、DeepSeek V4Pro 以及 Kimi K2.6 等對手相比，表現各有千秋。GLM 5.

2 在純編碼與複雜推理任務上依然保持優勢，而 Inkling 則在通用指令跟蹤（IFBench）中略勝一籌，顯示出不同模型各自擅長的領域。整體而言，Inkling 的推出不僅是穆拉蒂團隊的首秀，也為開源社群帶來一個具備強大原生多模態能力的基座模型。隨著權重全面開放，這款模型有望在未來的 AI 開發與應用中扮演重要角色，也讓外界更加期待思維機器實驗室的下一步動向。