美國最強開源 AI：多模態 Inkling 模型登場，前 OpenAI 首席技術官穆拉蒂打造

**新聞標題：美國最強開源AI登場：前OpenAI CTO穆拉蒂創立「思維機器實驗室」，發表多模態Inkling模型，數學與指令跟蹤表現亮眼**

記者／故淵 2026年7月16日 14:49 來源：IT之家

美國開源AI領域迎來重磅消息。由前OpenAI首席技術官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）創立的思維機器實驗室（Thinking Machines Lab），於今日正式推出其首個從零開始訓練的多模態AI模型Inkling。該模型憑藉強大的綜合性能與多模態處理能力，迅速被業界譽為美國當前最強的開源AI模型，並在全球開源社群引發廣泛討論。 穆拉蒂自去年離開OpenAI後，便低調籌劃創立思維機器實驗室，目標是打造更開放、更具競爭力的前沿AI系統。據了解，該實驗室的團隊陣容極為豪華，約三分之二的核心成員來自OpenAI，曾主導該機構多項關鍵研究、產品開發與安全體系建設。如今隨著Inkling的發布，這批頂尖人才的技術實力首次對外完整展現。 Inkling採用先進的混合專家（MoE）架構，總參數高達975B（9750億），但每次推理僅激活41B參數，兼顧性能與效率。模型支援最長1M tokens的上下文視窗，能夠處理超大規模的文件與長對話。在預訓練階段，Inkling使用了多達45萬億 tokens的數據，涵蓋文本、圖像、音頻與視頻四種模態，使其具備原生多模態理解與生成能力。目前，官方已於Hugging Face平台開源模型權重，同時也透過自有API「Thinker」提供商用服務。 不過，儘管Inkling在美國開源陣營中名列前茅，但與中國頂尖開源模型相比，部分領域仍存差距。科技媒體VentureBeat的分析指出，在純編碼、智能體推理與複雜推理任務中，GLM 5.2表現更為強勢。以SWEBench Pro（公開）測試為例，GLM 5.2獲得62.1%，而Inkling則為54.3%；在終端代理測試Terminal Bench 2.1中，GLM 5.2更以82.7%大幅領先Inkling的63.8%。在純文本推理的HLE測試中，GLM 5.2以40.1%勝過Inkling的30.0%。 另一款備受關注的中國開源模型DeepSeek V4 Pro，在多項編碼與事實性測試中同樣保持優勢。在SWEBench Verified測試中，DeepSeek V4 Pro取得80.6%，高於Inkling的77.6%；在SimpleQA Verified測試中，DeepSeek以57.0%對43.9%顯著領先。然而，在數學求解領域，Inkling成功扳回一城，於AIME 2026測試中達到97.1%的驚人成績，微幅超越DeepSeek V4 Pro的96.7%。 與開源新星Kimi K2.6相比，Inkling在多項技術基準測試中落後，例如GPQA Diamond（87.9%對上91.1%）、BrowseComp（77.1%對83.2%）、以及使用工具的HLE（46.0%對54.0%）。不過Inkling在通用聊天指令跟蹤方面表現更優，於IFBench測試中獲得79.8%，略高於Kimi K2.6的76.0%，顯示其基礎對話能力與意圖理解相當扎實。 對比美國本土開源對手，Inkling則展現出壓倒性優勢。在與NVIDIA推出的Nemotron 3 Ultra對決中，Inkling無論在推理還是編碼任務上均位居上風。AIME 2026測試中，Inkling以97.1%領先Nemotron的94.2%；SWEBench Verified測試中，Inkling獲得77.6%，遠高於70.7%。尤其值得關注的是智能體工作流程領域，Inkling在MCP Atlas測試中取得74.1%，幾乎是Nemotron 44.7%的兩倍，凸顯其優秀的自主執行能力。 然而，當Inkling與當今頂尖閉源模型正面交鋒時，極限推理與軟體工程自主性仍有明顯差距。Claude Fable 5（最高等級）在SWEBench Verified測試中高達95.0%，而Inkling為77.6%；HLE（純文本）方面，Claude以53.3%遙遙領先30.0%。OpenAI最新的GPT 5.6 Sol在Terminal Bench 2.1測試拿下89.5分，輕鬆超越Inkling的63.8分。這些數據說明了封閉生態系統仍保有關鍵優勢，開源模型在尖端推理上尚未趕上。 但Inkling在原生多模態領域依然保有高度競爭力。在MMMU Pro（標準10）視覺基準中，Inkling得分73.3%，雖落後Claude Fable 5的84.2%與GPT 5.6 Sol的83.0%，但已優於其他開源替代方案。音頻方面，Inkling在MMAU測試交出77.2%的佳績，與Gemini 3.1 Pro的82.5%差距不大，展現出在跨模態場景中的實用潛力。VentureBeat分析指出，若應用場景側重多媒體理解與數學推理，Inkling目前是開源社群中極具吸引力的選項。 整體而言，Inkling的問世標誌著美國開源AI技術的重要突破。它雖然未能全面超越中國與封閉源頭模型的最高水準，但在數學、指令跟蹤以及多模態處理方面建立了全新的開源標竿。穆拉蒂團隊表示，後續將持續優化模型在編碼與推理方面的能力，並透過開源模式歡迎全球開發者共同改進。隨著模型權重的開放，外界預期圍繞Inkling的應用生態與二次開發將快速成長，進一步加劇AI開源陣營的競爭與合作。 業內人士認為，Inkling的出現不僅讓美國開源陣營擁有了一張技術王牌，也顯示出中美在開源AI領域的策略分歧正在縮小。未來誰能在開源生態中同時掌握性能、多模態與開發者黏性，誰就有望主導下一階段的AI發展節奏。而對於一般用戶與企業來說，Inkling的開放讓更多人有機會接觸頂尖多模態AI能力，無疑是推進AI民主化的重要一步。