Thinking Machines представила Inkling с открытыми весами

Thinking Machines Lab, компания, основанная бывшей технической директоркой OpenAI Мирой Мурати, 15 июля 2026 года представила первую модель Inkling. Полные веса загружены на платформу Hugging Face, дообучение доступно через собственную платформу Tinker.

В посте Мира Мурати написала: «Our first model, Inkling. Trained from scratch, weights are open, fine-tunable on Tinker today.»

Inkling построена на архитектуре Mixture‑of‑Experts. Общий объём параметров составляет 975 миллиардов, при инференсе активируются около 41 миллиарда. Модель обучали с нуля на наборе данных объёмом примерно 45 триллионов токенов, включавшем текст, изображения, аудио и видео. Контекстное окно достигает одного миллиона токенов. Модель из коробки обрабатывает текст, изображения и аудио, распознаёт речь, отвечает на вопросы о визуальном содержимом и может выполнять обработку графики с использованием Python. В системе реализован механизм регулировки уровня рассуждений в зависимости от сложности задачи.

Компания представила также облегчённую версию Inkling‑Small с примерно 12 миллиардами активных параметров. По данным Thinking Machines, младшая модель в ряде тестов показывает результаты, близкие к флагманской версии при заметно меньших вычислительных затратах. В заявлении компании указано, что Inkling создавалась в первую очередь как базовая модель для дообучения и интеграции, а не ради рекордных значений в отдельных бенчмарках. В компании отметили: «Inkling не является самой сильной моделью среди открытых или закрытых. Вместо этого сочетание мультимодальности, эффективного мышления и открытых весов делает ее хорошей базой для кастомизации.»

По результатам внутренних и независимых проверок, Inkling набрала 97,1% в математическом тесте AIME 2026, 87,2% в GPQA Diamond и 77,6% в SWE‑Bench Verified. В тесте Terminal Bench 2.1 производительность модели сопоставима с Nemotron 3 Ultra при использовании примерно в три раза меньшего числа токенов, что, по оценкам разработчиков, сокращает расходы и задержки при запуске агентных систем.

Релиз привлёк внимание специалистов: аналитики отметили редкое сочетание длинного контекста, мультимодальности и открытых весов в одном решении. Пользователь с ником NIK указал, что модель обучалась полностью с нуля на серверах с чипами NVIDIA GB300 и опубликовал в сети фразу «Пора начинать мыслить».

Параллельно в отрасли продолжаются обсуждения стандартов безопасности и верификации продвинутых моделей ИИ. Глава Google DeepMind Демис Хассабис опубликовал эссе с предложением создать независимый орган для проверки и сертификации перед развертыванием передовых моделей.