Лабораторія Thinking Machines Міри Мурати випустила відкриту модель ШІ Inkling із відкритим кодом

Thinking Machines Lab випустила Inkling 15 липня — мультимодельну AI-модель із 975 млрд параметрів, повні ваги якої доступні за ліцензією Apache 2.0 на Hugging Face. Компанію заснувала Міра Мураті, колишній CTO OpenAI, який пішов у вересні 2024 року. Inkling набирає 74,1% на MCP Atlas — майже на 30 пунктів вище за Nvidia Nemotron 3 Ultra — і стає найкращою за продуктивністю західною моделлю з відкритими вагами для агентного інструментального використання, хоча китайські моделі GLM 5.2 та Kimi K2.6 лідирують на кількох ключових бенчмарках.

Специфікації моделі Inkling і дані тренування

Inkling використовує архітектуру mixture-of-experts із 975 млрд загальних параметрів і 41 млрд активних параметрів на задачу. Модель навчали з нуля на 45 трлн токенів, що охоплюють текст, зображення, аудіо та відео. Вона приймає вхідні дані у вигляді тексту, зображень і аудіо та підтримує контекстне вікно на 1 млн токенів, що приблизно відповідає 750 тис. слів. Повні ваги доступні на Hugging Face за ліцензією Apache 2.0 без обмежень. Доточне доопрацювання доступне через хмарну платформу Tinker від Thinking Machines.

Продуктивність на бенчмарках проти Nvidia та китайських моделей

На MCP Atlas — тесті того, наскільки надійно AI-агент виконує реальні завдання, використовуючи Model Context Protocol — Inkling показує 74,1%, майже на 30 пунктів вище за Nvidia Nemotron 3 Ultra. На SWE-Bench Verified — тесті, що перевіряє, чи здатен AI-агент автономно виправляти реальні баги в програмному забезпеченні GitHub — Inkling набирає 77,6%, вище за Nemotron 70,7%. На FORTRESS Adversarial — тесті, який оцінює, наскільки послідовно модель відмовляє в дійсно шкідливих запитах, не перешкоджаючи легітимним, — Inkling набирає 78,0%, найвищий результат серед усіх моделей з відкритими вагами в порівнянні.

Китайські моделі зберігають лідерство на кількох напрямах. Z.ai GLM 5.2 набирає 82,7% на Terminal Bench 2.1 — бенчмарку, що вимірює автономних AI-агентів для програмування в реальному термінальному середовищі — проти 63,8% у Inkling. Kimi K2.6 лідирує на Humanity's Last Exam — тесті наукового міркування рівня PhD. Thinking Machines визнає, що Inkling не є найсильнішою моделлю, доступною сьогодні, як у відкритому, так і в закритому форматі, але позиціонує її як найбільш спроможну модель з відкритими вагами, створену західною лабораторією.

Фінансування та історія оцінки Thinking Machines Lab

Мураті залишила OpenAI у вересні 2024 року після роботи на посаді тимчасової CEO протягом п’яти днів у листопаді 2023 року під час тимчасового усунення Сема Альтмана. Вона заснувала Thinking Machines Lab у лютому 2025 року. У липні 2025 року компанія залучила 2 млрд доларів за оцінки в 12 млрд доларів — раунд очолила Andreessen Horowitz разом із Nvidia, Accel, ServiceNow, Cisco, AMD та Jane Street, що стало одним із найбільших seed-раундів в історії Кремнієвої долини на той час. Повідомлення в листопаді 2025 року вказували, що компанія шукала новий раунд за оцінки 50 млрд доларів. Ці переговори зірвалися до січня 2026 року.

Попередній огляд моделі Inkling-Small

Thinking Machines представила Inkling-Small: 276 млрд загальних параметрів, 12 млрд активних, і вона відповідає більшій моделі на більшості бенчмарків міркування. Компанія заявила, що її ваги будуть доступні після завершення тестування, без зазначення термінів.

Поширені запитання

Що Thinking Machines Lab випустила 15 липня?

Thinking Machines Lab випустила Inkling — мультимодельну AI-модель із 975 млрд параметрів, натреновану з нуля, з повними вагами, доступними на Hugging Face за ліцензією Apache 2.0.

Як Inkling працює порівняно з Nvidia Nemotron 3 Ultra?

Inkling набирає 74,1% на MCP Atlas — майже на 30 пунктів вище за Nvidia Nemotron 3 Ultra — і показує 77,6% на SWE-Bench Verified, що вище за Nemotron 70,7%.

Коли Міра Мураті заснувала Thinking Machines Lab?

Міра Мураті заснувала Thinking Machines Lab у лютому 2025 року після того, як залишила OpenAI у вересні 2024 року.