最近、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、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モデルを発表したことを外部から評価されています。
Thinking Machines Labが発表したInklingモデルはオープン性と高効率を持つ
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呼び出されるのは約410億パラメータのみです。この設計により、モデルは大規模でありながらも、より速く、コストが低く運用されます。このモデルは45兆トークンのテキスト、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可能ですが、現在の出力はテキストに限られています。出力にはコード、スタイライズされた作品、構造化データが含まれ、最大コンテキスト長は100万トークンに達します。
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生成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ており、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で、Inklingが「現在の最強モデルではない、クローズドソースでもオープンソースでも」と明確に認めています。同社の主な特徴は、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は同じエンコーディング性能を実現する際に消費するトークン数が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トピックに直接回答する」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性の高い選択肢を提供します。