ビート（Beating）のモニタリングによると、OpenAIの前CTOであるMira Muratiが創業したThinking Machines Labは、最初の汎用モデルであるInklingを発表した。モデルの総パラメータ数は9750億、1回のアクティベーションは410億で、テキスト・画像・音声に対応し、最大のコンテキスト長は100万token。
Inklingはゼロから学習しているが、MoEアーキテクチャは主にDeepSeek-V3を参照している。後学習の初期には、Kimi K2.5などのオープンモデルが生成したデータも使用した。完全な重みはHugging Faceに公開され、Apache 2.0ライセンスを採用している。
Thinking Machinesは、Inklingが現時点で最強のモデルではないことを明確に認めている。狙いはカスタマイズと効率だ。Terminal Bench 2.1で同等の成績を出す際に使うtokenは、NVIDIA Nemotron 3 Ultraの約3分の1だ。
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OpenAI前CTO新会社が初のモデル「Inkling」をオープンソース、アーキテクチャはDeepSeek-V3を参考にしている
ビート（Beating）のモニタリングによると、OpenAIの前CTOであるMira Muratiが創業したThinking Machines Labは、最初の汎用モデルであるInklingを発表した。モデルの総パラメータ数は9750億、1回のアクティベーションは410億で、テキスト・画像・音声に対応し、最大のコンテキスト長は100万token。
Inklingはゼロから学習しているが、MoEアーキテクチャは主にDeepSeek-V3を参照している。後学習の初期には、Kimi K2.5などのオープンモデルが生成したデータも使用した。完全な重みはHugging Faceに公開され、Apache 2.0ライセンスを採用している。
Thinking Machinesは、Inklingが現時点で最強のモデルではないことを明確に認めている。狙いはカスタマイズと効率だ。Terminal Bench 2.1で同等の成績を出す際に使うtokenは、NVIDIA Nemotron 3 Ultraの約3分の1だ。