前OpenAI首席技术官Mira Murati创立的AI公司Thinking Machines Lab于7月15日发布了其首款通用AI模型Inkling，正式加入全球大模型竞赛。据英国《金融时报》报道，这款模型在技术构建上直接借鉴了中国AI实验室的成果，其架构参考了DeepSeek的DeepSeek-V3，并在训练后阶段使用了月之暗面旗下Kimi K2.5生成的数据进行优化。
Inkling选择以开放权重模式发布，这意味着企业和开发者可以将模型部署在自有服务器上，并根据特定业务场景进行深度定制和微调。这与OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude等闭源产品形成差异化竞争。Thinking Machines在博客中表示，当前大多数AI工具“在少数几个地方完成训练后便被固化”，而非由用户塑造，公司旨在构建“像人本身一样多元和分布式的AI”。
然而，从性能上看，Inkling目前并不占优。根据公司分享的基准测试数据，其综合性能低于Anthropic的Claude和OpenAI的旗舰产品，也落后于部分中国头部模型。这表明Thinking Machines更侧重于通过开放和可定制性来吸引开发者与企业客户，而非在纯能力指标上正面交锋。为此，公司还推出了Tinker平台，专门面向企业客户提供大型语言模型的微调和定制服务。不过，这一赛道竞争激烈，OpenAI等竞争对手同样提供可定制的开放权重模型，亚马逊和微软等云平台也提供基于用户自有数据的模型微调服务。
此次发布最引人注目的细节，是Inkling对中国AI技术成果的直接借鉴。DeepSeek-V3自今年初发布以来，凭借低成本、高性能的特点在全球AI社区引发广泛讨论，其架构设计已成为多个新兴模型的参考蓝本。而Kimi K2.5是月之暗面推出的推理增强模型，被用于Inkling的训练后优化阶段。Thinking Machines强调，Inkling是“从零开始训练”的模型，并提供完整权重供用户使用。这一技术路线的选择，正值中国AI模型在全球市场加速追赶之际。数据平台OpenRouter的数据显示，中国AI模型在整体使用量上已于今年超越美国同类产品。
Thinking Machines的市场关注度，很大程度上源于Murati在AI行业的特殊地位。她曾主导OpenAI多款核心产品的开发，包括ChatGPT、图像生成工具Dall-E以及语音模式功能，并在2023年11月OpenAI董事会短暂罢免CEO Sam Altman的事件中扮演了重要角色。Murati于2024年9月离开OpenAI，并于去年2月创立Thinking Machines。公司成立约一年后，已完成一轮20亿美元的种子轮融资，投后估值达120亿美元，投资方包括风险投资机构Andreessen Horowitz、芯片制造商英伟达和AMD，以及对冲基金Jane Street。
除Inkling基础模型外，Thinking Machines还在积极拓展产品线。今年5月，公司预览了首款“交互模型”，该模型能够基于用户的音频和视频输入执行操作，而不仅限于文本理解，显示出向多模态、日常生活场景渗透的战略意图。在OpenAI、Anthropic等巨头林立的赛道上，Murati的创业公司正试图以开放生态和中国AI技术红利为支点，开辟一条差异化路径。