Thinking Machines 开源 Inkling
Latent Space · rss · 2026-07-16
Latent Space 汇总了 Thinking Machines Lab 发布的首个开源权重基础模型家族 Inkling。
核心规格
- Inkling：MoE Transformer，约 975B 总参数 / 41B 激活参数
- 支持 文本、图像、音频，输出为文本
- 预训练数据约 45T tokens，最长可到 1M context
- 采用 Apache 2.0 许可
- 另有更小的 Inkling-Small，约 276B / 12B，主打更低成本与延迟
训练与架构亮点
- 从零训练，强调可控的思考/推理 effort
- 社区从材料里扒出不少架构细节：
- 混合/滑窗注意力
- 相对位置编码/相对注意力偏置
- 短卷积层
- MoE + shared experts
- load balancing 方案
- 以及用于 speculative decoding 的多头设计
表现与定位
- Artificial Analysis 给它 41 的 Intelligence Index，称其为当前领先的美国开源权重模型之一
- 在 agentic / web app arena 等榜单里也取得了不错排名
- 多个评论认为它在 工具调用、长程纠错、简洁推理 上表现不错，但在部分多模态和 agentic 基准上仍未必全面领先顶级闭源模型
生态
- 发布当日就获得 vLLM、SGLang、Modal、Baseten、Databricks、Hugging Face 等生态支持
- Tinker 平台与 Playground 也同步可用，支持后续微调与使用
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