穆拉蒂重磅回归：思维机器实验室发布首款多模态开源模型 Inkling

Mira Murati终于亮出了自己的底牌。这位前OpenAI首席技术官创立的“思维机器实验室”（Thinking Machines Lab），日前正式发布了其首个重磅成果——多模态AI模型Inkling。凭借出色的性能表现，业界普遍将其视为目前美国开源AI领域的最强竞争者。

不止是模型本身让人眼前一亮，这支团队的配置也堪称豪华。思维机器实验室的创始团队中，约三分之二的核心成员来自OpenAI，曾深度参与过前沿研究、产品落地以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。

横向对比下来，Inkling的表现确实很有看点。在数学求解方面，它在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，也以74.1%的得分远超Nemotron3Ultra。多个领域都展现了不俗的综合实力。

当然，与Claude Fable5或GPT5.6Sol等闭源头部模型相比，Inkling在推理、编码以及特定软件工程任务上仍有差距，但差距并不致命。尤其是在原生视觉和音频理解能力上，Inkling表现出了极强的竞争力。在音频处理基准测试（MMAU）中，77.2%的成绩已经非常接近Gemini3.1Pro。

当前的开源生态竞争相当激烈。Inkling面对GLM5.2、DeepSeek V4Pro以及Kimi K2.6等强劲对手时，表现各有千秋。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。

总的来说，作为穆拉蒂团队的首秀，Inkling给开源社区带来的是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。