近日、前 OpenAI の最高技術責任者ミラ・ムラティ（Mira Murati）が設立したAIスタートアップThinking Machines Labが、初の基盤モデルInklingを正式に発表しました。OpenAI、Anthropic、またはGoogleのフラッグシップモデルとは異なり、Inklingはオープンウェイトモデルを採用しており、外部の開発者や企業が直接ダウンロードしてモデルを修正することができます。この動きは、ムラティが前の雇用主であるOpenAIのCEOサム・アルトマンが実現したがらなかったこと、すなわち真にオープンな最先端AIモデルを発表したと解釈されています。
Thinking Machines Labが発表したInklingモデルはオープン性と高効率を兼ね備えています
AIモデルInklingの開発は混合専門家（MoE）システムで、総パラメータは9750億ですが、毎回のアクティベーションでは約410億パラメータのみを呼び出します。この設計により、モデルは大規模でありながらもより高速に、コストを抑えて動作します。このモデルは45兆Tokenのテキスト、画像、音声、動画データでトレーニングされており、これら4つのモダリティをネイティブに推論することができますが、現在の出力はテキストに限られており、コード、スタイライズされたアーティファクト、構造化データを含み、最大コンテキスト長は100万Tokenに達します。
アーキテクチャの観点から、InklingのMoEアーキテクチャは主にDeepSeek-V3を参考にしており、トレーニング後期にはKimi K2.5などのオープンモデルから生成されたデータを使用して最適化が行われました。
完全なモデルウェイトはHugging Faceにアップロードされ、Apache 2.0オープンソースライセンスが適用されています。Thinking Machinesはプレゼンテーション資料の中で、Inklingが「現在最強のモデルではない」と明確に認めています。会社の主な売りは、性能とカスタマイズ性のバランスです。第三者のベンチマークテストでは、Inklingはソフトウェアエンジニアリング分野で77.6%（SWE-bench Verified）を達成し、アメリカのオープンソース競合であるNVIDIAのNemotron 3の71.9%を上回りました。
さらに重要なのは、Inklingが同じコーディング性能を実現する際に消費するTokenの数がNVIDIAのNemotron 3 Ultraの3分の1であることです。このモデルは「思考の強さ」を調整することもサポートしており、ユーザーは速度と正確性の間でトレードオフを行うことができます。加えて、Inklingは「検閲される可能性のある話題に直接回答する」ように設計されており、事実出力を懸念する企業にとってより信頼できる選択肢を提供します。