穆拉蒂重磅回归：思维机器实验室推出首款多模态开源模型 Inkling

前 OpenAI 首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）日前正式揭晓了其创立的“思维机器实验室”(Thinking Machines Lab)的首个重磅成果——多模态 AI 模型 Inkling。凭借强劲的性能表现，该模型被业界视为目前美国开源 AI 领域的最强竞争者。

据悉，思维机器实验室的创始团队阵容豪华，约三分之二的核心成员均来自 OpenAI，曾深度参与过前沿研究、产品落地及安全机制构建等关键工作。此次推出的 Inkling 是该团队自主训练的首款模型，采用了混合专家（MoE）架构，总参数量达到975B，激活参数为41B，并支持高达1M tokens 的上下文窗口。

在预训练阶段，Inkling 消化了45万亿 tokens 的海量数据，涵盖了文本、图像、音频及视频等多种模态。目前，思维机器实验室已在 Hugging Face 平台及自有的 Thinker API 上全面公开了模型权重。

通过横向基准测试对比，Inkling 在多个领域展现了卓越的综合实力。尤其在数学求解方面，Inkling 在 AIME2026测试中取得了97.1% 的高分，略高于 DeepSeek V4Pro;而在智能体工作流程的 MCP Atlas 测试中，它也以74.1% 的得分远超 Nemotron3Ultra。

尽管在推理、编码以及特定软件工程任务中，Inkling 与 Claude Fable5或 GPT5.6Sol 等闭源头部模型相比仍存在一定差距，但在原生视觉和音频理解能力上，Inkling 展现出了极强的竞争力。特别是在音频处理基准测试（MMAU）中，其77.2% 的成绩已非常接近 Gemini3.1Pro。

在当前的开源生态竞争中，Inkling 面对 GLM5.2、DeepSeek V4Pro 以及 Kimi K2.6等强劲对手时表现各异。例如，GLM5.2在纯编码与复杂推理任务上保有优势，而 Inkling 则在通用指令跟踪（IFBench）中略胜一筹。

总体而言，作为穆拉蒂团队的首秀，Inkling 为开源社区提供了一个具备强大原生多模态能力的基座。随着权重的开放，这一模型有望在未来的 AI 开发与应用中扮演重要角色。