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Mira Murati 离开 OpenAI 后创办的 Thinking Machines Lab，憋了一年半，终于在周三把第一个自家模型拿了出来，名字叫 Inkling。它最特别的地方不是有多强，而是”开放权重”——外面的人能直接下载、修改、自己拿去用，不必永远挂在别人的服务器上按次付费。

一个 9750 亿参数的”混合专家”

Inkling 用的是混合专家架构（MoE），总参数 9750 亿，但每次只调动其中约 410 亿来干活。这种”大身子小身段”的设计现在很常见，好处是模型够大、跑起来又不至于太贵太慢。它在 45 万亿 token 的文字、图片、音频、视频上训过，四种模态它都能原生推理，不过目前只吐文字——代码、带格式的卡片、结构化数据都行。

不跟你比谁最强，只求”哪都能凑合”

公司自己都说了，Inkling”现在不是最强的模型，开源闭源都不是”。那它图什么？图的是”全面发展”。它会给你有把握的答案，没把握就明说”我不确定”，而不是硬编；你还能自己调”思考力度”，想快就轻一点，想深就重一点。官方说在代码 benchmark 上，它用的 token 只有英伟达 Nemotron 3 Ultra 的三分之一，就能达到同样的水平。

由一家公司集中训练、然后定死的 AI，往往不如组织自己塑形的 AI——因为太多专业知识只属于掌握它的人。

上面这句话，是 Thinking Machines 上周那篇博客的核心论点，也是这次发布想撑起的背景。

真正的赌注：企业自己改的，比万能模型更好用

Inkling 现在的定位不是成品，而是”起点”。组织可以用它的 Tinker 平台自己微调，把它变成贴合自己业务的东西。代价是：安全和合规得你自己负责，微调也确实要正经的机器学习人才。这和 OpenAI、Anthropic、Google 的打法正好反过来——那三家先把 ChatGPT、Claude、Gemini 当通用聊天机器人卖，再把智能体能力叠上去。

为什么”自己养模型”突然成了潮流

这个方向不是 Thinking Machines 一个人在喊。微软 CEO 纳德拉上周就警告企业，用闭源模型等于”付两遍钱”：一遍订阅费，一遍把你 prompt 和纠正里藏着的业务机密，喂进了人家的下一代模型。Hugging Face 的 Clem Delangue 也判断，前沿模型以后只留给试验和高价值任务，真正跑生产的活会挪到私有或开源模型上——这正是 Thinking Machines 押注的路线。

最有说服力的一仗，是它和全球最大对冲基金 Bridgewater 的合作。两边用现成的开源模型，喂上 Bridgewater 自己的金融经验再训一轮，据说在金融推理测试里拿到 84.7%，干翻了一堆顶级闭源模型，而成本只有大概十四分之一。不过这分数两家自己评的，还没独立验证。

九年还是九个月

OpenAI 从技术面世到赚钱花了约五年，Anthropic 约三年，Thinking Machines 说自己只用了九个月。至于钱从哪来，公司一贯讳莫如深——三月它和英伟达签了部署一吉瓦 Vera Rubin 算力的合作，Inkling 全在 GB300 NVL72 上训出来的，但怎么 cover 这笔开销，它没说。

团队现在大约 200 人，比年初一波离职（包括两位联合创始人跳回 OpenAI）后稳住了。公司的文化刻意不捧个人，按理说谁走都不算大新闻——虽然它整个故事到现在都还绑在那位知名联合创始人的名字上。