Thinking Machines Lab 推出微调 API Tinker

事件经过

2025 年 10 月 1 日，Thinking Machines Lab 宣布推出首款产品 Tinker ^[1]。Tinker 是一个用于微调开放权重（open-weight）语言模型的托管 API ^[1]。开放权重指模型训练后的参数，即权重，被公开提供给他人下载和使用。微调（fine-tuning）则是在一个已有模型的基础上继续训练，使它在某一类任务上表现更好。

工作方式

Tinker 是一项 API 服务，用户通过软件调用，而不是在聊天窗口里操作。在这类托管服务中，服务商保留大型机器和驱动它们的软件，客户只需关注数据和目标。

Tinker 使用 LoRA（低秩适配）。这种方法不去修改模型的每一个权重，而是训练一小组额外添加的参数。公告称，LoRA 使服务能够在多个训练任务之间共享算力 ^[1]。换句话说，几位用户的训练任务可以运行在同一批硬件上，比各自从头加载整个模型更有效率。

支持的模型

Tinker 支持 Qwen-235B-A22B 等大型混合专家（mixture-of-experts）模型 ^[1]。混合专家模型由许多较小的专家子网络组成，每次输入只启用其中的一部分。Qwen-235B-A22B 是模型开发方使用的名称，公告以它为例，说明 Tinker 可以训练的模型规模 ^[1]。

发布与早期用户

Tinker 以免费的私测版形式推出，即在试用期内只向受邀用户开放。公司计划之后推出按用量计费的定价 ^[1]。早期用户包括普林斯顿大学、斯坦福大学和加州大学伯克利分校的研究团队，以及 Redwood Research ^[1]。

为什么值得关注

Tinker 是这家公司成立数月后推出的第一款产品。它为研究人员和开发者提供了一个统一的接口，用于微调大型开放模型，使用者无需自己搭建和运行训练基础设施。对于关注这一领域的读者来说，它说明模型研发机构除了发表研究，也开始把自己的工具以服务形式提供给他人。