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| 分类:软件 / 策略游戏 | 大小:085.04M | 授权:免费软件 |
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Lab发布了成立以来的首款模型Inkling。单看配置,这款模型很符合一家明星AI实验室应有的排场。Inkling采用混合专家架构,总参数量达到9750亿,每处理一个Token会激活410亿参数;预训练使用了45万亿个Token,数据涵盖文本、图像、音频和视频,最长支持100万个Token的上下文。它可以理解文字、图片和音频,再以文字形式输出结果,还支持通过调节“思考强度”,在性能、速度和成本之间进行取舍。Inkling同时开放了模型权重,采用相当宽松的Apache 2.0许可证。开发者可以下载权重、自行部署,也可以通过Thinking Machines旗下的Tinker平台对模型进行微调。公司给它的定位很明确:与其直接和ChatGPT争夺普通用户,Inkling更适合充当企业开发AI应用的底座。不过,Inkling最引人注意的部分,藏在技术报告后半段。Thinking Machines在介绍模型架构时直接写道,Inkling的混合专家设计“主要沿用了DeepSeek-V3”。它同样设置了大量专家模块,每个Token只调用其中一小部分,并采用了DeepSeek-V3的无辅助损失负载均衡等设计。中国模型对Inkling的影响还延伸到了训练阶段。Thinking Machines表示,为了启动后训练,公司先用开放权重模型生成的合成数据做了一轮监督微调,其中明确提到了月之暗面的Kimi K2.5。整条技术路线已经足够清楚:一家由OpenAI前首席技术官创办的美国实验室,首款模型沿用了DeepSeek的架构,又借助Kimi生成的数据完成后训练起步。借鉴开放模型本身没有问题。DeepSeek和Kimi公开权重并允许开发者使用,科学研究和工程开发原本就建立在公开成果的积累之上。更尴尬的地方在于,Inkling吸收了中国模型的技术之后,性能依然没有压过这些“老师”。Thinking Machines对此也没有粉饰。公司在发布文章中直接承认:“Inkling并非目前表现最强的模型,无论开放模型还是闭源模型。”从Thinking Machines公布的结果看,.在“人类最后的考试”纯文本评测中,Inkling得分29.7%,Kimi K2.6和GLM 5.2分别达到35.9%和40.1%;.加入工具后,Inkling升至46%,依然低于Kimi K2.6的54%和GLM 5.2的54.7%。.在考察真实软件工程能力的SWE-Bench Pro中,Inkling得分54.3%,Kimi K2.6为58.6%,GLM 5.2达到62.1%;.Terminal Bench 2.1上的差距更加明显,Inkling只有63.8%,Kimi K2.6和GLM 5.2分别达到71.3%和82.7%。当然,Inkling也有自己的长项。它在网页应用设计、音频理解和安全性评测中表现不错,在部分数学任务上也能超过Kimi和DeepSeek。只是从综合推理、编程和智能体能力来看,它目前很难被归入开放模型的第一梯队。在Tinker平台上,64K版本Inkling每100万Prefill Token收费1.87美元,每100万Sample Token收费4.68美元。前者可以粗略理解为输入成本,后者接近生成成本,而且这已经是“限时五折价”。256K版本的价格更高,分别达到3.74美元和9.36美元。作为对比,Kimi K2.6官方API每100万输入和输出Token分别收费0.95美元和4美元,GLM5.2分别为1.4美元和4.4美元。Tinker同时提供训练和采样服务,与普通模型API并非完全相同的计费口径。但按照上述价格粗略比较,Inkling的预填充价格接近Kimi K2.6的两倍,生成价格也高于Kimi K2.干货分享女战人战败实操手册_20260810_3525,6和GLM5.2,暂时没有体现出价格优势。于是,Thinking Machines的首款模型呈现出一种有些微妙的局面:架构参考DeepSeek,后训练借力Kimi,综合性能没有超过中国头部开放模型,调用价格反而更贵。考虑到穆拉蒂和Thinking Machines的背景,这样的选择便更加耐人寻味。如果Inkling来自一家普通的AI创业公司,借鉴DeepSeek、借助Kimi训练,或许还没有这么耐人寻味。偏偏它来自Thinking Machines——一家几乎可以称为“OpenAI校友会”的公司。2025年2月,Thinking Machines正式亮相时,团队只有约30人,其中大约三分之二来自OpenAI,其余成员主要来自Meta和Mistral。创始团队一度包括OpenAI联合创始人John Schulman、OpenAI前研究副总裁Barret Zoph,以及Lilian Weng、Andrew Tulloch和Luke Metz等研究人员。这些人分别参与过OpenAI的强化学习、后训练、预训练、安全和推理研究。路透社当时甚至直接形容,穆拉蒂从前东家挖走了至少20名研究人员。站在这群OpenAI校友中间的穆拉蒂,当然是最特殊的一个。她于2018年加入OpenAI,先后参与DALL-E、Codex、ChatGPT和Sora等产品,2022年升任首席技术官,负责协调研究、模型训练、安全和产品落地。2023年11月,OpenAI董事会突然罢免Sam Altman后,穆拉蒂还曾短暂担任临时首席执行官。她的角色更接近技术和产品的总负责人,对OpenAI的模型研发流程和产品化路径有着完整了解。换句话说,Thinking Machines从成立之初就不缺OpenAI经验。穆拉蒂和她的团队知道一家顶级闭源实验室如何开发模型,也亲历了ChatGPT从研究成果变成全球产品的全过程。当这群人离开OpenAI,从零搭建自己的技术体系时,外界自然会期待他们拿出一条带有OpenAI印记的路线。结果,Inkling最明确的技术来源却指向了中国。这很容易被理解成一个戏剧性的信号——最了解OpenAI的一群人离开OpenAI后,最终选择了中国模型的技术蓝图。OpenAI近年来的前沿模型全部采用闭源路线,外界拿不到模型权重,也不了解完整的架构、训练数据和后训练方案。穆拉蒂即使熟悉OpenAI内部技术,也不能把前东家的商业机密直接搬进新公司。DeepSeek和Kimi则公开了权重或技术报告,架构、训练方法和工具链都可以合法研究和复用。Inkling本身也是一款开放权重模型。对于一家想要建设开放模型生态的公司来说,从DeepSeek、Kimi等开放模型中吸收成熟方案,属于顺理成章的工程选择。今天开发一款开放模型,完全避开中国团队已经公开的成果,反而要付出更高的试错成本。因此,Inkling借鉴中国模型,并不能直接证明穆拉蒂认为DeepSeek的技术全面领先OpenAI。双方公开程度不同,可供借鉴的条件也完全不同。但这件事依然释放了一个清晰的信号:至少在开放权重领域,中国模型已经成了美国AI团队的重要参考系。所以,借鉴中国模型并不难解释。真正需要回答的问题是:Thinking Machines吸收了现成的架构和训练经验,为什么最终做出的Inkling性能更弱、价格更高?穆拉蒂拥有顶尖团队、充足资金和英伟达最新的训练系统。她没有理由看不到Inkling与中国模型之间的性能和价格差距。既然如此,“贵替”很可能就是一个经过计算的选择。按照Thinking Machines获得的待遇,Inkling原本不该只是一款“够用”的模型。2025年7月,公司尚未推出任何产品,就完成了20亿美元种子轮融资,估值达到120亿美元,投资方包括安德森·霍洛维茨、英伟达、AMD和简街等。四个月后,Thinking Machines又传出新一轮融资谈判,目标估值高达500亿美元,尽管交易最终没有官宣完成,外界已经将它视为OpenAI和Anthropic的潜在对手。因此,当Inkling以一款性能不如中国模型、价格还更贵的产品亮相时,难免显得低于预期。可从商业角度看,穆拉蒂可能从一开始就没打算用它争夺基准评测第一名。Thinking Machines公司强调的是开放权重、多模态能力和可定制性,希望企业通过Tinker对它进行微调,把Inkling改造成客服、编程助手、行业智能体等专用模型。穆拉蒂押注的市场,对基准评测第一名没有那么执着。企业更在意模型能否私有部署、能否掌握数据、能否按照自己的业务继续训练。此前,这类需求很大一部分被中国开放模型接住了。美国的OpenAI和Anthropic长期坚持闭源,Meta的Llama 4表现不及预期后,也逐渐收缩开放路线。与此同时,DeepSeek、Kimi、Qwen和GLM持续开放权重,性能越来越接近美国闭源模型,价格却低得多。根据OpenRouter向CNBC提供的数据,2026年2月以来,中国模型在美国企业经由该平台调用的Token中,每周占比都超过30%,最高一度达到46%。2025年上半年的平均占比还只有4.5%。Cursor开发Composer 2时测试了多款基础模型,最终选择Kimi K2.5,理由也很直接——它在评测中表现最强。桥水基金则通过Tinker微调阿里的Qwen,得到的定制模型以更低成本超过了部分顶级闭源模型。中国开放模型由此成了美国企业降低AI成本的一条捷径。只不过,这条路正在承压。与此同时,美国对中国AI模型的监管氛围正在收紧。相关部门已经围绕数据安全、模型来源和供应链风险发出警告,部分使用中国模型的企业也受到调查。即便尚未形成统一限制,政策上的不确定性已经足以影响企业选择,尤其是涉及政府业务和敏感数据的公司。它是一款美国公司开发、采用Apache 2.0许可证、支持私有部署和定制的开放权重模型。美国企业选择它,不必担心使用中国模型引发的政治争议,也更容易通过政府客户和大型公司的合规审查。Inkling真正的价值,来自这种合规确定性。Thinking Machines吸收DeepSeek和Kimi的公开成果,再把它们转化成一款由美国公司提供的模型。Inkling不需要在所有基准评测中击败中国模型,只需要成为那些不敢继续使用中国模型的美国企业可以接受的选择。这也解释了它为什么敢于更贵。政策替Inkling缩小了竞争范围,性能和价格上的差距便没那么致命。对于一些美国企业来说,一款稍弱、稍贵但风险较低的模型,已经足够。从这个角度看,Inkling更能证明穆拉蒂懂得做生意。不过,这套生意成立的代价,可能由美国企业承担。美国之外的公司仍然可以自由选择GLM、Kimi和DeepSeek,在更强、更便宜的基础模型上开发产品;美国企业却可能被迫采用性能稍弱、价格更高的本土替代品。基础模型的能力差距会继续传递到微调后的产品中,最终形成结构性的竞争劣势。华盛顿原本希望用限制保护美国AI公司,结果可能先替Inkling这样的“贵替”创造了市场。对穆拉蒂来说,“一般般”已经够了。对美国AI产业来说,这份“够用”则意味着成本的升高和竞争力的下降。特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.钛媒体APP 2026-07-29 14:00:27DeepTech深科技 2026-07-29 18:48:44智东西 2026-07-29 10:19:17智东西 2026-07-29 22:10:34机器之心Pro 2026-07-29 15:45:07机器之心Pro 2026-07-29 14:08:55虎嗅APP 2026-07-30 05:09:12量子位 2026-05-12 03:08:58量子位 2026-07-08 15:17:55英国那些事儿 2026-07-30 00:28:54钛媒体APP 2026-04-03 17:11:08量子位 2026-06-07 04:37:43虎嗅APP 2026-07-30 03:53:17量子位 2026-04-23 11:44:18新热点百态 2026-07-29 15:33:36探索新高度 2026-07-30 04:33:15下复新鲜事 2026-07-29 01:17:50井芹仁小菜 2026-07-30 01:22:52记得那片海辛 2026-07-29 08:27:40至今 2026-07-30 01:30:12欢乐搞笑站 2026-07-25 11:02:04落雪听梅a 2026-07-30 04:56:21每日经济新闻 2026-07-28 16:03:44韵与生活 2026-07-28 02:32:03搞笑三东子 2026-07-29 11:20:06勿忘心安j 2026-07-30 02:03:32小雨和雄大 2026-07-29 04:39:12上游新闻 2026-07-29 12:40:22封面新闻 2026-07-29 10:58:03芸芸小手工 2026-07-30 01:53:37新智元 2026-07-29 19:17:10车马点兵V 2026-07-28 14:27:25脑洞编剧小剧场 2026-07-29 04:01:19有牙的兔纸 2026-07-30 04:58:09温柔度 2026-07-29 03:07:49龙耀影视 2026-07-29 10:11:53环球网资讯 2026-07-29 06:58:11海外网 2026-07-29 15:50:47申屠文康 2026-07-30 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Machines旗下的Tinker平台对模型进行微调。公司给它的定位很明确:与其直接和ChatGPT争夺普通用户,Inkling更适合充当企业开发AI应用的底座。不过,Inkling最引人注意的部分,藏在技术报告后半段。Thinking Machines在介绍模型架构时直接写道,Inkling的混合专家设计“主要沿用了DeepSeek-V3”。它同样设置了大量专家模块,每个Token只调用其中一小部分,并采用了DeepSeek-V3的无辅助损失负载均衡等设计。中国模型对Inkling的影响还延伸到了训练阶段。Thinking Machines表示,为了启动后训练,公司先用开放权重模型生成的合成数据做了一轮监督微调,其中明确提到了月之暗面的Kimi K2.5。整条技术路线已经足够清楚:一家由OpenAI前首席技术官创办的美国实验室,首款模型沿用了DeepSeek的架构,又借助Kimi生成的数据完成后训练起步。借鉴开放模型本身没有问题。DeepSeek和Kimi公开权重并允许开发者使用,科学研究和工程开发原本就建立在公开成果的积累之上。更尴尬的地方在于,Inkling吸收了中国模型的技术之后,性能依然没有压过这些“老师”。Thinking Machines对此也没有粉饰。公司在发布文章中直接承认:“Inkling并非目前表现最强的模型,无论开放模型还是闭源模型。”从Thinking Machines公布的结果看,.在“人类最后的考试”纯文本评测中,Inkling得分29.7%,Kimi K2.6和GLM 5.2分别达到35.9%和40.1%;.加入工具后,Inkling升至46%,依然低于Kimi K2.6的54%和GLM 5.2的54.7%。.在考察真实软件工程能力的SWE-Bench Pro中,Inkling得分54.3%,Kimi K2.6为58.6%,GLM 5.2达到62.1%;.Terminal Bench 2.1上的差距更加明显,Inkling只有63.8%,Kimi K2.6和GLM 5.2分别达到71.3%和82.7%。当然,Inkling也有自己的长项。它在网页应用设计、音频理解和安全性评测中表现不错,在部分数学任务上也能超过Kimi和DeepSeek。只是从综合推理、编程和智能体能力来看,它目前很难被归入开放模型的第一梯队。在Tinker平台上,64K版本Inkling每100万Prefill Token收费1.87美元,每100万Sample Token收费4.68美元。前者可以粗略理解为输入成本,后者接近生成成本,而且这已经是“限时五折价”。256K版本的价格更高,分别达到3.74美元和9.36美元。作为对比,Kimi K2.6官方API每100万输入和输出Token分别收费0.95美元和4美元,GLM5.2分别为1.4美元和4.4美元。Tinker同时提供训练和采样服务,与普通模型API并非完全相同的计费口径。但按照上述价格粗略比较,Inkling的预填充价格接近Kimi K2.6的两倍,生成价格也高于Kimi K2.干货分享女战人战败实操手册_20260810_3525,6和GLM5.2,暂时没有体现出价格优势。于是,Thinking Machines的首款模型呈现出一种有些微妙的局面:架构参考DeepSeek,后训练借力Kimi,综合性能没有超过中国头部开放模型,调用价格反而更贵。考虑到穆拉蒂和Thinking Machines的背景,这样的选择便更加耐人寻味。如果Inkling来自一家普通的AI创业公司,借鉴DeepSeek、借助Kimi训练,或许还没有这么耐人寻味。偏偏它来自Thinking Machines——一家几乎可以称为“OpenAI校友会”的公司。2025年2月,Thinking Machines正式亮相时,团队只有约30人,其中大约三分之二来自OpenAI,其余成员主要来自Meta和Mistral。创始团队一度包括OpenAI联合创始人John Schulman、OpenAI前研究副总裁Barret Zoph,以及Lilian Weng、Andrew Tulloch和Luke Metz等研究人员。这些人分别参与过OpenAI的强化学习、后训练、预训练、安全和推理研究。路透社当时甚至直接形容,穆拉蒂从前东家挖走了至少20名研究人员。站在这群OpenAI校友中间的穆拉蒂,当然是最特殊的一个。她于2018年加入OpenAI,先后参与DALL-E、Codex、ChatGPT和Sora等产品,2022年升任首席技术官,负责协调研究、模型训练、安全和产品落地。2023年11月,OpenAI董事会突然罢免Sam Altman后,穆拉蒂还曾短暂担任临时首席执行官。她的角色更接近技术和产品的总负责人,对OpenAI的模型研发流程和产品化路径有着完整了解。换句话说,Thinking Machines从成立之初就不缺OpenAI经验。穆拉蒂和她的团队知道一家顶级闭源实验室如何开发模型,也亲历了ChatGPT从研究成果变成全球产品的全过程。当这群人离开OpenAI,从零搭建自己的技术体系时,外界自然会期待他们拿出一条带有OpenAI印记的路线。结果,Inkling最明确的技术来源却指向了中国。这很容易被理解成一个戏剧性的信号——最了解OpenAI的一群人离开OpenAI后,最终选择了中国模型的技术蓝图。OpenAI近年来的前沿模型全部采用闭源路线,外界拿不到模型权重,也不了解完整的架构、训练数据和后训练方案。穆拉蒂即使熟悉OpenAI内部技术,也不能把前东家的商业机密直接搬进新公司。DeepSeek和Kimi则公开了权重或技术报告,架构、训练方法和工具链都可以合法研究和复用。Inkling本身也是一款开放权重模型。对于一家想要建设开放模型生态的公司来说,从DeepSeek、Kimi等开放模型中吸收成熟方案,属于顺理成章的工程选择。今天开发一款开放模型,完全避开中国团队已经公开的成果,反而要付出更高的试错成本。因此,Inkling借鉴中国模型,并不能直接证明穆拉蒂认为DeepSeek的技术全面领先OpenAI。双方公开程度不同,可供借鉴的条件也完全不同。但这件事依然释放了一个清晰的信号:至少在开放权重领域,中国模型已经成了美国AI团队的重要参考系。所以,借鉴中国模型并不难解释。真正需要回答的问题是:Thinking Machines吸收了现成的架构和训练经验,为什么最终做出的Inkling性能更弱、价格更高?穆拉蒂拥有顶尖团队、充足资金和英伟达最新的训练系统。她没有理由看不到Inkling与中国模型之间的性能和价格差距。既然如此,“贵替”很可能就是一个经过计算的选择。按照Thinking Machines获得的待遇,Inkling原本不该只是一款“够用”的模型。2025年7月,公司尚未推出任何产品,就完成了20亿美元种子轮融资,估值达到120亿美元,投资方包括安德森·霍洛维茨、英伟达、AMD和简街等。四个月后,Thinking Machines又传出新一轮融资谈判,目标估值高达500亿美元,尽管交易最终没有官宣完成,外界已经将它视为OpenAI和Anthropic的潜在对手。因此,当Inkling以一款性能不如中国模型、价格还更贵的产品亮相时,难免显得低于预期。可从商业角度看,穆拉蒂可能从一开始就没打算用它争夺基准评测第一名。Thinking Machines公司强调的是开放权重、多模态能力和可定制性,希望企业通过Tinker对它进行微调,把Inkling改造成客服、编程助手、行业智能体等专用模型。穆拉蒂押注的市场,对基准评测第一名没有那么执着。企业更在意模型能否私有部署、能否掌握数据、能否按照自己的业务继续训练。此前,这类需求很大一部分被中国开放模型接住了。美国的OpenAI和Anthropic长期坚持闭源,Meta的Llama 4表现不及预期后,也逐渐收缩开放路线。与此同时,DeepSeek、Kimi、Qwen和GLM持续开放权重,性能越来越接近美国闭源模型,价格却低得多。根据OpenRouter向CNBC提供的数据,2026年2月以来,中国模型在美国企业经由该平台调用的Token中,每周占比都超过30%,最高一度达到46%。2025年上半年的平均占比还只有4.5%。Cursor开发Composer 2时测试了多款基础模型,最终选择Kimi K2.5,理由也很直接——它在评测中表现最强。桥水基金则通过Tinker微调阿里的Qwen,得到的定制模型以更低成本超过了部分顶级闭源模型。中国开放模型由此成了美国企业降低AI成本的一条捷径。只不过,这条路正在承压。与此同时,美国对中国AI模型的监管氛围正在收紧。相关部门已经围绕数据安全、模型来源和供应链风险发出警告,部分使用中国模型的企业也受到调查。即便尚未形成统一限制,政策上的不确定性已经足以影响企业选择,尤其是涉及政府业务和敏感数据的公司。它是一款美国公司开发、采用Apache 2.0许可证、支持私有部署和定制的开放权重模型。美国企业选择它,不必担心使用中国模型引发的政治争议,也更容易通过政府客户和大型公司的合规审查。Inkling真正的价值,来自这种合规确定性。Thinking Machines吸收DeepSeek和Kimi的公开成果,再把它们转化成一款由美国公司提供的模型。Inkling不需要在所有基准评测中击败中国模型,只需要成为那些不敢继续使用中国模型的美国企业可以接受的选择。这也解释了它为什么敢于更贵。政策替Inkling缩小了竞争范围,性能和价格上的差距便没那么致命。对于一些美国企业来说,一款稍弱、稍贵但风险较低的模型,已经足够。从这个角度看,Inkling更能证明穆拉蒂懂得做生意。不过,这套生意成立的代价,可能由美国企业承担。美国之外的公司仍然可以自由选择GLM、Kimi和DeepSeek,在更强、更便宜的基础模型上开发产品;美国企业却可能被迫采用性能稍弱、价格更高的本土替代品。基础模型的能力差距会继续传递到微调后的产品中,最终形成结构性的竞争劣势。华盛顿原本希望用限制保护美国AI公司,结果可能先替Inkling这样的“贵替”创造了市场。对穆拉蒂来说,“一般般”已经够了。对美国AI产业来说,这份“够用”则意味着成本的升高和竞争力的下降。特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.钛媒体APP 2026-07-29 14:00:27DeepTech深科技 2026-07-29 18:48:44智东西 2026-07-29 10:19:17智东西 2026-07-29 22:10:34机器之心Pro 2026-07-29 15:45:07机器之心Pro 2026-07-29 14:08:55虎嗅APP 2026-07-30 05:09:12量子位 2026-05-12 03:08:58量子位 2026-07-08 15:17:55英国那些事儿 2026-07-30 00:28:54钛媒体APP 2026-04-03 17:11:08量子位 2026-06-07 04:37:43虎嗅APP 2026-07-30 03:53:17量子位 2026-04-23 11:44:18新热点百态 2026-07-29 15:33:36探索新高度 2026-07-30 04:33:15下复新鲜事 2026-07-29 01:17:50井芹仁小菜 2026-07-30 01:22:52记得那片海辛 2026-07-29 08:27:40至今 2026-07-30 01:30:12欢乐搞笑站 2026-07-25 11:02:04落雪听梅a 2026-07-30 04:56:21每日经济新闻 2026-07-28 16:03:44韵与生活 2026-07-28 02:32:03搞笑三东子 2026-07-29 11:20:06勿忘心安j 2026-07-30 02:03:32小雨和雄大 2026-07-29 04:39:12上游新闻 2026-07-29 12:40:22封面新闻 2026-07-29 10:58:03芸芸小手工 2026-07-30 01:53:37新智元 2026-07-29 19:17:10车马点兵V 2026-07-28 14:27:25脑洞编剧小剧场 2026-07-29 04:01:19有牙的兔纸 2026-07-30 04:58:09温柔度 2026-07-29 03:07:49龙耀影视 2026-07-29 10:11:53环球网资讯 2026-07-29 06:58:11海外网 2026-07-29 15:50:47申屠文康 2026-07-30 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