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OpenAI 旧将用开源硬刚前东家：975B 多模态模型 Inkling 全程开放权重，不争最强争最开放
2026 年 7 月 15 日，AI 行业等了一年的靴子终于落地。由前 OpenAI CTO Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab 发布了其首个自研模型 Inkling——975B 总参数、41B 活跃参数的 Mixture-of-Experts 多模态模型，原生支持文本、图像和音频输入，以 Apache 2.0 协议开放全部权重。
这是 Murati 2024 年底离开 OpenAI 后，联合 John Schulman（ChatGPT 共同缔造者）、Lilian Weng（前 OpenAI 安全 VP）等人创立 Thinking Machines 以来，第一次向外界交出完整的技术答卷。与此同时，PyTorch 创始人 Soumith Chintala 已于 2025 年 11 月加入担任 CTO，让这家公司的技术血统更加完整。
在 OpenAI 和 Anthropic 把模型越做越大、越封越死的 2026 年，Thinking Machines 选择了一条截然不同的路：模型权重全部开放，任何人都可以下载、修改、商用——不设收入上限，不绑定平台。
不争第一，争什么？
Inkling 的官方博客写了一句在其他 AI 公司 PR 稿里几乎看不到的话："Inkling is not the strongest overall model available today, open or closed."（Inkling 不是今天最强的模型，无论开源还是闭源。）
这句话有两个意思。第一是坦诚——相比 GPT-5.6 Sol、Claude Fable 5 这样的闭源旗舰，或 GLM 5.2、Kimi K2.6 这样的开源尖刀，Inkling 在纯推理和编码上确实不是对手。第二是定调——Thinking Machines 从一开始就没打算在"最强通用模型"的赛道里卷。
那他们在卷什么？
答案是"可定制性"。Inkling 被设计为一个 broad, balanced foundation model——一个各方面都够用、但都不极端的基座，留给企业和开发者通过 Thinking Machines 自家的微调平台 Tinker 去定制。HuggingFace CEO Clement Delangue 对这个定位的反应很直接：他在 Inkling 上线当天发推，晒出 HuggingFace Trending Models 榜单截图——Inkling 已经在上面了。"How high will it go?"他写道。
这条推文在 24 小时内获得 147 次点赞和超过 14,000 次浏览。更重要的是，NVIDIA AI 官方账号在模型发布的同一分钟发推确认：Inkling 全程在 NVIDIA GB300 NVL72 系统上训练，NVFP4 量化版已可在 HuggingFace 下载。
技术拆解：一个不按常理出牌的架构
Inkling 的技术选择透露了 Thinking Machines 团队的真实意图——他们要的不是论文里的 SOTA，而是能在生产环境里高效跑起来的模型。
架构设计：MoE + 相对位置编码 + 混合注意力
Inkling 是一个 66 层的 decoder-only MoE Transformer，包含 256 个专家，每次推理激活其中 6 个路由专家加 2 个共享专家。支持 100 万 token 上下文窗口，在 45 万亿 token 的多模态数据（文本、图像、音频、视频）上完成预训练。
但真正让社区兴奋的是三个反主流选择：
第一，用相对位置编码替代 RoPE。 RoPE（Rotary Position Embedding）几乎已经成为 2025-2026 年所有主流 Transformer 的标配，从 LLaMA 到 GPT 到 DeepSeek 都在用。Inkling 改用了相对位置偏置（relative position bias），在注意力 logit 中直接学习位置信息，增加了一个专门的位置特征投影。这个选择在长上下文场景下可能带来更好的外推能力，但也意味着团队需要从零搭建一套未经充分验证的位置编码方案。
第二，在 Transformer 中插入短卷积层。 Inkling 在部分层中加入了 1D 短卷积（SConv），对当前 token 和前 W-1 个隐藏状态做局部卷积。HuggingFace 博客分析认为，这有助于解放注意力模块和 MoE 模块的计算资源，让它们专注于长程依赖，而把局部模式交给更高效的卷积处理。
第三，无编码器的原生多模态。 与大多数多模态模型（需要外挂视觉编码器或音频编码器）不同，Inkling 采用了 encoder-free 的 early fusion 方案：图像以 40×40 像素 patch 通过四层 hMLP 直接嵌入，音频以 dMel 频谱图离散化为 mel bin 后嵌入。三种模态在共享隐空间中统一处理。这种设计思路与 Thinking Machines 此前发布的"交互模型"（Interaction Models）一脉相承——让 AI 能实时看、实时听，而不是先"翻译"再理解。
知名 ML 研究者 Sebastian Raschka 在 X 上发推分析 Inkling 架构时特别指出了这些"小惊喜"："Small conv layers in several places, an RMSNorm for the embeddings (before the block RMSNorm), relative position bias instead of RoPE."这条推文在 24 小时内获得 814 次点赞和 87 次转发，反映了技术社区对这个非主流架构的浓厚兴趣。
可控思考：一个拨盘调节性价比
Inkling 最接近"产品化"的功能是 controllable thinking effort。开发者可以通过一个 0.2 到 0.99 的参数，调节模型在生成回答前的"思考力度"。
这个设计直击企业部署的痛点：不是每个查询都需要最大算力。简单任务用低 effort 快速响应，复杂推理才拉满。官方数据显示，Inkling 在 Terminal Bench 2.1（编程智能体评测）上达到与 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 相同分数时，仅消耗约三分之一的 token。
更值得关注的是训练过程中出现的一个 emergent 现象：chain-of-thought condensation（思维链压缩）。在 3000 万次 RL rollout 中，Inkling 逐渐学会了压缩中间推理步骤——丢弃语法连接词和冗余表述，直接保留核心逻辑。这意味着模型不是简单地"多想更准"，而是在"想得更高效"。
不过，需要指出的是，这种压缩可能带来可解释性的下降：当模型跳过了推理中间步骤，开发者更难理解模型为什么得出某个结论。
基准测试：全面但不顶尖
Inkling 的基准测试结果呈现出典型的"全能选手"特征：
- 编程：SWE-bench Verified 77.6%（超过 Nemotron 3 Ultra 的 71.9%，但输给 DeepSeek V4 Pro 的 80.6% 和 Claude Fable 5 的 95.0%）
- 数学：AIME 2026 97.1%（超过 DeepSeek V4 Pro 的 96.7% 和 Nemotron 3 Ultra 的 94.2%）
- 语音理解：VoiceBench 91.4%（接近 Gemini 3.1 Pro 的 94.3%）
- 视觉推理：MMMU Pro 73.5%（超过 Qwen3-Omni 的 60.0%，输给 Kimi K2.6 的 79.0%）
- 智能体编程：Terminal Bench 2.1 得分 63.8（远低于 GLM 5.2 的 82.7 和 GPT-5.6 Sol 的 89.5）
- 指令遵循：IFBench 79.8%（在这一项上罕见地超过了 Kimi K2.6 的 76.0%）
- 前端设计：Design Arena Agentic Web Dev Elo 1257，排名第 9，是表现最好的开源模型之一
如果只看 SWE-bench 或 Terminal Bench，Inkling 确实不是顶尖。但如果把所有维度摊开看——编程、推理、多模态、指令遵循、校准和安全——Inkling 可能是目前最平衡的开放权重基础模型。
认识论设计：校准与反审查
Thinking Machines 在博客中花了不少篇幅讨论 Inkling 的"认识论"（epistemics）——模型如何表达确定性、如何遵循指令、以及如何处理敏感话题。
在预测市场评测 ForecastBench 上，Inkling 的 Brier Index（无搜索）达到 61.1，与 GPT-5.5 的 59.1 和 Gemini 3.1 Pro 的 61.1 相当，显著优于 Claude Opus 4.8 的 54.6。这意味着 Inkling 在被问到不确定的问题时，更善于表达"我不确定"而不是硬编一个答案。
在审查抵抗方面，Inkling 在 Cognition 开发的 Propaganda and Censorship Eval 中表现出"强烈的审查不服从模式"（strong patterns of censorship non-compliance）。与此同时，在 StrongREJECT 有害请求测试中达到 98.6% 的拒绝率，在 FORTRESS 对抗性攻击测试中保持 78.0% 的拒绝率，而对良性类查询的合规率维持在 95.9%。换句话说，该拒绝的拒绝，不该拒绝的不乱拒绝。
一支"复仇者联盟"式的创始团队
Inkling 背后的团队阵容可能是目前 AI 行业最豪华的之一。几乎每个人都有一段在 OpenAI 的关键经历：
- Mira Murati（CEO）：前 OpenAI CTO，主导了 GPT-4 和 GPT-4o 的开发，2024 年底因与 Sam Altman 在公司方向上产生分歧而离开。
- John Schulman（联合创始人、首席科学家）：OpenAI 联合创始人之一，RLHF 和 PPO 算法的核心贡献者，ChatGPT 后训练体系的缔造者。
- Soumith Chintala（CTO）：PyTorch 创始人，2025 年 11 月从 Meta 离职加入。他在 Thinking Machines 的角色不仅是技术领袖，更是开源精神的象征——PyTorch 本身就是开源社区战胜闭源框架的经典案例。
- Lilian Weng（联合创始人）：前 OpenAI 安全 VP，主导了 OpenAI 的安全研究和机器人学方向。
- Barrett Zoph（联合创始人）：前 OpenAI 研究员，参与了 GPT 系列的关键研发。
这个团队的共同叙事是：他们来自那个造出了最强闭源模型的公司，现在要用开源的方式证明另一条路也走得通。
John Schulman 在 X 上回顾 Inkling 的开发过程时写道："Inkling is out today, with open weights and in Tinker. It's been fun to watch this one come together: pretraining began last winter, and starting in mid-January a small team built up the coding, reasoning, and agentic training from there."
从预训练启动到完整发布，仅用了约九个月。相比之下，OpenAI 花了大约五年才将产品推向市场，Anthropic 用了约三年。这种速度部分得益于 NVIDIA 的深度合作——Thinking Machines 在 2026 年 3 月与 NVIDIA 达成协议，部署超过 1GW 的 Vera Rubin 计算能力，Inkling 全程在 GB300 NVL72 系统上训练完成。
关于融资，据报道 Thinking Machines 在 2025 年 11 月曾推进一轮约 500 亿美元的融资谈判，但在 2026 年 1 月陷入停滞。公司目前约 200 人，经历了 2026 年初两位联合创始人回流 OpenAI 的人才波动后，团队正在重新稳固。
GLM 5.2 是推理之王，但 Inkling 赌的是另一张牌
Inkling 进入的是一个异常拥挤的开源模型竞技场。2026 年的开放权重模型格局大致可以分为三个梯队：
第一梯队是中国的推理尖刀——GLM 5.2 和 Kimi K2.6。前者在 SWE-bench Pro 上得分 62.1%（Inkling 54.3%），Terminal Bench 2.1 上 82.7（Inkling 63.8），是目前开源模型的推理之王。后者在 GPQA Diamond（91.1% vs 87.9%）和 BrowseComp（83.2% vs 77.1%）上压制 Inkling。
第二梯队是美国的开源旗舰——DeepSeek V4 Pro 和 NVIDIA Nemotron 3 Ultra。DeepSeek 在编码上仍领先（SWE-bench 80.6% vs 77.6%），但 Inkling 在数学上反超（AIME 97.1% vs 96.7%）。Nemotron 3 Ultra 则是 Inkling 最直接的美国对手，在几乎所有维度上 Inkling 都略胜一筹。
第三梯队是谷歌和 OpenAI 的"半开放"产品——Gemma 系列和 Llama 系列，参数规模更小，定位也偏轻量。
但 Inkling 的真正差异化不在于某一项基准，而在于一个组合：它是目前唯一将 975B 参数、原生多模态、Apache 2.0 许可、可控思考力度、反审查训练这五个要素合为一体的开放模型。这意味着一个企业可以下载这个模型，用自己的数据在 Tinker 上微调，部署到私有云，并在任何话题上获得经过校准的回答——不需要担心 API 涨价、突然的政策变更或使用限制。
TechCrunch 在报道中指出，微软 CEO Satya Nadella 在 Inkling 发布前两天发博客警告企业：使用闭源 AI 模型意味着"付两次钱"——一次是订阅费，另一次是把业务知识嵌入到提示词和纠错中，这些知识会被吸收进未来版本的模型中。这个论点恰好为 Thinking Machines 的开放战略提供了背书。
第一枪，不是最后一枪
Inkling 是 Thinking Machines 的第一枪。从产品角度看，它有明显的取舍：不追求全面超越，而追求全面可用；不绑定平台，而鼓励定制；不从零构建封闭生态，而是积极地集成到 SGLang、vLLM、llama.cpp 等开源推理框架中。
这种策略背后的逻辑是：Thinking Machines 真正的收入来源不是卖模型 API，而是 Tinker 平台——模型定制、微调训练和托管服务。Inkling 越开放、越容易被集成，Tinker 的潜在用户池就越大。
但这条路上有两个显而易见的风险。第一是竞争对手的迭代速度——GLM 5.2 已经证明中国开源模型在推理上不输甚至超过美国对手，而 DeepSeek 的下一代模型随时可能发布。第二是商业化路径——如果企业下载了 Inkling 之后在自己的集群上运行，不需要通过 Tinker，Thinking Machines 怎么赚钱？这个问题目前的答案是 Bridgewater 案例——这家全球最大对冲基金用 Tinker 微调开源模型后，在金融推理测试中得分 84.7%，超过了所有闭源模型，而运行成本仅为后者的十四分之一。如果更多 Fortune 500 企业走上这条路，Tinker 的故事就讲得通。
Soumith Chintala 在一周前发推预热时写道："Personalization/sovereignty, Human Participation, Decentralization. Democratize AI and make it useful for people."这三条原则——个性化与主权、人类参与、去中心化——不仅是一句口号，也勾勒出了 Thinking Machines 与 OpenAI/Anthropic 之间最根本的分歧。
Inkling 证明了这家由 OpenAI 旧将组成的团队有能力从零训练出一个 975B 参数的模型并在九个月内完成交付。真正的考验在于：当一个企业面对"用最强闭源模型还是用可定制的开放模型"的选择时，Inkling + Tinker 的组合能否成为足够有说服力的答案。
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