近日，一家名为Thinking Machines Lab的初创公司正式推出了其首款AI模型Inkling，这一动作引发了科技界的广泛关注。该模型采用“开放权重”模式，允许其他开发者基于自身数据对其进行调整和优化，旨在为AI开发提供更高的灵活性和可定制性。
Inkling拥有9750亿个参数，但其中仅有410亿个为“活跃”参数。这种设计使得模型在处理用户查询时，仅需激活部分“大脑”，从而显著降低了使用成本并提升了响应速度。Thinking Machines Lab表示，这种架构在成本与性能之间找到了平衡点，尤其适合对效率和成本敏感的应用场景。
据介绍，Inkling的基础架构借鉴了中国的DeepSeek-V3模型，并在后训练阶段使用了月之暗面公司Kimi K2.5生成的数据进行优化。公司强调，Inkling并非追求成为性能最强的模型，而是致力于打造一款覆盖范围广泛、能力均衡的基础模型，能够适应多种任务需求。
为了进一步支持模型的定制化开发，Thinking Machines Lab还推出了云端微调工具Tinker。这款工具允许开发者在笔记本电脑上对大型工业级AI模型进行定制和训练，无需关注底层超级计算基础设施的复杂性。这一组合为AI开发者和研究人员提供了更便捷的模型优化路径。
在安全性方面，Thinking Machines Lab对Inkling进行了全面测试，包括评估其被用于制造生物武器或协助网络攻击的潜在风险。测试结果显示，模型在这些方面的表现符合预期。然而，由于采用开放权重模式，公司仍在探索如何进一步完善模型内置的安全防护措施，以应对闭源模型开发商普遍提出的安全担忧。
Thinking Machines Lab的此次发布，被视为对当前AI领域竞争格局的一次挑战。通过聚焦可定制性和成本效率，Inkling试图在OpenAI、Anthropic等巨头主导的市场中开辟一条新路径。其开放权重的策略也为开发者社区提供了更多选择，可能推动AI技术的更广泛应用。
