Ex-OpenAI CTO Murati's Thinking Machines drops Inkling, a 975B parameter model that leads US labs but trails China
モデル Inkling 開発 Thinking Machines Lab 公開 2026-07-15 構造 Mixture-of-Experts · 全体975B / アクティブ41B コンテキスト 最大100万トークン 入力 テキスト · 画像 · 音声 · Thinking Machines Lab初のオープンウェイトモデル · Thinking Machines Labが自社で学習した初のオ
モデル Inkling
公開 2026-07-15
構造 Mixture-of-Experts · 全体975B / アクティブ41B
コンテキスト 最大100万トークン
入力 テキスト · 画像 · 音声
Thinking Machines Lab初のオープンウェイトモデル
Thinking Machines Labが自社で学習した初のオープンウェイトモデル「Inkling」を公開した。全体で9,750億個のパラメータのうち、推論時には410億個をアクティブ化するMixture-of-Experts構造で、最大100万トークンのコンテキストに対応する。事前学習には、テキスト・画像・音声・動画で構成された45兆トークンが使われた。
Inklingはテキストだけでなく画像や音声も直接理解し、タスクに応じて推論量を調整できる。Thinking Machines Labは、知識・数学・科学、エージェント型コーディングとツール使用、指示遂行、予測の信頼性などを幅広く扱える汎用モデルとして紹介した。
全ウェイトはHugging Faceで提供され、NVIDIA Blackwell環境向けのNVFP4チェックポイントも同時に公開された。Together AI、Fireworks、Modal、Databricks、Basetenなどのサービスでデプロイできるほか、Tinkerを通じてドメインごとの追加学習も行える。
今回の公開は、モデルを単に呼び出して使うだけでなく、ユーザーがウェイトをダウンロードして直接変更・運用できる点に意義がある。Thinking Machines Labは、複数の規模へ拡張されるモデル群の第一弾としてInklingを位置づけている。