Phòng thí nghiệm Thinking Machines Lab của Mira Murati ra mắt mô hình AI mã nguồn mở Inkling

Thinking Machines Lab đã phát hành Inkling vào ngày 15/7—một mô hình AI đa phương thức với 975 tỷ tham số, cung cấp đầy đủ trọng số theo giấy phép Apache 2.0 trên Hugging Face. Công ty được thành lập bởi Mira Murati, cựu CTO của OpenAI, người đã rời đi vào tháng 9/2024. Inkling đạt 74,1% trên MCP Atlas—cao hơn gần 30 điểm so với Nvidia’s Nemotron 3 Ultra—qua đó trở thành mô hình open-weights của phương Tây có hiệu năng tốt nhất trong việc sử dụng công cụ dạng tác nhân, dù các mô hình Trung Quốc GLM 5.2 và Kimi K2.6 dẫn đầu ở một số benchmark quan trọng.

Thông số mô hình Inkling và dữ liệu huấn luyện

Inkling dùng kiến trúc mixture-of-experts với 975 tỷ tham số tổng và 41 tỷ tham số hoạt động cho mỗi tác vụ. Mô hình được huấn luyện từ đầu trên 45 nghìn tỷ token trải dài trên văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Mô hình chấp nhận đầu vào văn bản, hình ảnh và âm thanh, đồng thời hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, tương đương khoảng 750.000 từ. Trọng số đầy đủ có sẵn trên Hugging Face theo giấy phép Apache 2.0 và không có ràng buộc. Việc fine-tuning có sẵn thông qua nền tảng đám mây Tinker của Thinking Machines.

Hiệu năng benchmark so với Nvidia và các mô hình Trung Quốc

Trên MCP Atlas—đo mức độ một tác nhân AI hoàn thành các tác vụ ngoài đời thực một cách đáng tin cậy bằng Model Context Protocol—Inkling đạt 74,1%, gần 30 điểm cao hơn Nvidia’s Nemotron 3 Ultra. Trên SWE-Bench Verified—một bài test xem liệu tác nhân AI có thể tự động sửa lỗi phần mềm GitHub ngoài ý muốn hay không—Inkling đạt 77,6%, cao hơn Nemotron’s 70,7%. Trên FORTRESS Adversarial—kiểm tra mức độ một mô hình từ chối nhất quán các prompt thực sự gây hại mà không chặn quá mức các yêu cầu hợp pháp—Inkling đạt 78,0%, là điểm cao nhất trong số tất cả các mô hình open-weights ở phần so sánh.

Các mô hình Trung Quốc duy trì lợi thế ở một số mặt. GLM 5.2 của Z.ai đạt 82,7% trên Terminal Bench 2.1—một benchmark đo các tác nhân viết mã AI tự chủ trong môi trường terminal thực—so với 63,8% của Inkling. Kimi K2.6 dẫn đầu trên Humanity’s Last Exam, một bài test về suy luận khoa học cấp PhD. Thinking Machines thừa nhận Inkling không phải là mô hình mạnh nhất hiện có, dù mở hay đóng, nhưng định vị đây là mô hình open-weights có năng lực nhất do một phòng thí nghiệm phương Tây xây dựng.

Lịch sử tài trợ và định giá của Thinking Machines Lab

Murati rời OpenAI vào tháng 9/2024 sau khi làm CEO tạm thời trong 5 ngày vào tháng 11/2023, thời điểm Sam Altman bị tạm loại khỏi vị trí. Bà thành lập Thinking Machines Lab vào tháng 2/2025. Công ty đã huy động 2 tỷ USD với mức định giá 12 tỷ USD vào tháng 7/2025, do Andreessen Horowitz dẫn đầu cùng Nvidia, Accel, ServiceNow, Cisco, AMD và Jane Street tham gia—một trong những vòng seed lớn nhất trong lịch sử Silicon Valley thời điểm đó. Các báo cáo vào tháng 11/2025 cho biết công ty đang tìm kiếm một vòng mới với định giá 50 tỷ USD. Những cuộc đàm phán này sụp đổ vào tháng 1/2026.

Xem trước mô hình Inkling-Small

Thinking Machines giới thiệu Inkling-Small: 276 tỷ tham số tổng, 12 tỷ tham số hoạt động, khớp với mô hình lớn hơn ở hầu hết các benchmark suy luận. Công ty cho biết trọng số sẽ được công bố khi quá trình kiểm thử hoàn tất, không nêu mốc thời gian.

Câu hỏi thường gặp

Thinking Machines Lab đã phát hành gì vào ngày 15/7?

Thinking Machines Lab đã phát hành Inkling, một mô hình AI đa phương thức với 975 tỷ tham số, được huấn luyện từ đầu, với đầy đủ trọng số có sẵn trên Hugging Face theo giấy phép Apache 2.0.

Inkling hoạt động thế nào so với Nvidia’s Nemotron 3 Ultra?

Inkling đạt 74,1% trên MCP Atlas, gần 30 điểm cao hơn Nvidia’s Nemotron 3 Ultra, và đạt 77,6% trên SWE-Bench Verified, cao hơn Nemotron’s 70,7%.

Mira Murati thành lập Thinking Machines Lab vào khi nào?

Mira Murati thành lập Thinking Machines Lab vào tháng 2/2025 sau khi rời OpenAI vào tháng 9/2024.