Thinking Machines Lab 发布 9750 亿参数开放权重模型 Inkling

背景

公司还在另一篇文章中公开了以开放权重方式发布模型的理由 ^[2]。

事件经过

2026 年 7 月 15 日，Thinking Machines Lab 发布了首个模型 Inkling，并采用开放权重 ^[1]。它是一个混合专家（mixture-of-experts）模型，总参数 9750 亿（975B），激活参数 410 亿（41B）^[1]。在混合专家模型中，每次输入只有网络的一部分参与运算，因此每一步的计算成本低于总参数量所显示的规模。

Inkling 支持文本、图像和音频，上下文长度最多可达 100 万词元 ^[1]。上下文长度指模型一次能够纳入考虑的文本量。

关键细节

公司报告的成绩中，SWE-Bench Verified（一项软件工程任务测试）为 77.6%，GPQA Diamond（一组高难度科学问题）为 87.2% ^[1]。基准成绩反映的是模型在固定测试上的表现，并不能直接说明它在其他场景中的实用程度。

较小的 Inkling-Small 总参数为 2760 亿，激活参数为 120 亿，两周后发布 ^[1]。提供多种规模的模型，方便用户根据自己的硬件和预算选择。

2026 年 7 月 31 日，公司发表了题为「A Safe Path to Open Weights」（通往开放权重的安全之路）的文章，阐述开放发布的理由 ^[2]。同一天，较小的模型也发布了。同时公开模型和理由，让读者可以直接看到公司对开放权重的主张。

开放权重允许什么

开放权重使研究人员和公司可以研究模型、用自己的数据进行测试，并针对自身需求进行微调。它也意味着模型不再只依赖某一个托管服务。其代价是，权重公开之后，开发者无法再控制模型被使用的每一种方式，这也是公司单独发表理由的原因 ^[2]。

为什么值得关注

Inkling 是 2026 年发布的较大规模开放权重模型之一。这次发布值得注意的是模型规模，以及与权重一同公开的书面说明，显示这家模型研发机构选择同时公开两者。想要了解开放模型的读者，可以把报告中的成绩与之后独立机构的测试结果加以比较。