Thinking Machines ra mắt mô hình AI Inkling để tinh chỉnh cho doanh nghiệp

Thinking Machines đã ra mắt Inkling vào ngày 15 tháng 7 năm 2026, một mô hình nền tảng AI đa phương thức “open-weight” được thiết kế cho doanh nghiệp và được tinh chỉnh bởi nhà phát triển thay vì cạnh tranh ở tuyến đầu. Mô hình là một transformer Mixture-of-Experts với tổng 975 tỷ tham số và 41 tỷ tham số hoạt động, hỗ trợ ngữ cảnh lên tới 1 triệu token. Công ty định vị Inkling như một nền tảng linh hoạt để tùy biến, nhấn mạnh khả năng suy nghĩ có thể kiểm soát và năng lực suy luận đa phương thức bản địa trên văn bản, hình ảnh và âm thanh. Trọng số mô hình đầy đủ có sẵn trên Hugging Face, còn tinh chỉnh có thể thực hiện thông qua nền tảng Tinker của công ty. Thinking Machines nhấn mạnh mô hình không tuyên bố đạt trạng thái-of-the-art, mà tập trung vào độ rộng năng lực, hiệu quả chi phí và cơ chế hiệu chỉnh an toàn cho triển khai trong doanh nghiệp.

Thinking Machines phát hành thông số kỹ thuật cho mô hình Inkling

Inkling được huấn luyện trước trên 45 nghìn tỷ token trải rộng trên văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Mô hình cung cấp suy luận đa phương thức bản địa trên cả ba kiểu đầu vào, một khả năng giúp phân biệt nó với hầu hết các lựa chọn open-weight khác, vốn thường thiếu hỗ trợ âm thanh bản địa. Nhà phát triển có thể điều chỉnh mô hình sử dụng bao nhiêu token để giải quyết một bài toán, từ đó giúp tiết kiệm chi phí và độ trễ. Trong thử nghiệm, Inkling đạt kết quả tương đương Nemotron 3 Ultra trên Terminal Bench 2.1 với chi phí token vào khoảng 1/3.

Thinking Machines cũng giới thiệu trước Inkling-Small, một biến thể nhẹ hơn với tổng 276 tỷ tham số và 12 tỷ tham số hoạt động. Inkling-Small khớp hoặc vượt mô hình lớn hơn ở một số bài benchmark, mang lại lựa chọn chi phí thấp hơn cho các tác vụ tổng hợp và chấm điểm.

Inkling đạt kết quả benchmark cạnh tranh trước các mô hình “closed-weight”

Kết quả benchmark cho thấy hiệu năng cạnh tranh nhưng không dẫn đầu so với các mô hình closed-weight như Claude Fable 5 và GPT-5.6 Sol ở các tác vụ suy luận và mang tính tác nhân. Bản phát hành nhấn mạnh hiệu năng mạnh trên lập trình, tuân thủ hướng dẫn, tính đúng đắn về dữ kiện, thị giác và âm thanh.

Trên ForecastBench, Inkling hoạt động tương đương với các mô hình closed-weight hàng đầu gồm Gemini 3.1 Pro và Grok 4.3. Trên FORTRESS, một benchmark đánh giá khả năng từ chối các yêu cầu có hại trong khi tránh từ chối quá mức các yêu cầu tương tự vô hại, Inkling đạt 78% trên các prompt đối kháng, so với 77,6% của Nemotron 3 Ultra và 65,6% của Kimi K2.6.

Thinking Machines triển khai hiệu chỉnh an toàn và hiệu chỉnh theo nhận thức trong huấn luyện Inkling

Thinking Machines đã huấn luyện Inkling bằng học tăng cường dựa trên quy tắc chấm điểm đúng đắn trên một kho dữ liệu lớn các câu hỏi dự báo thực tế đã được giải quyết, tạo ra mô hình được hiệu chỉnh để thể hiện mức bất định phù hợp thay vì tự tin bịa đặt. Quy trình huấn luyện tích hợp hai bộ chấm điểm tự động — một bộ chấm theo rubric và một bộ chấm theo yêu cầu (claims) kèm tìm kiếm web theo tác nhân — nhằm đồng thời tăng tính hữu ích và giảm lỗi về mặt dữ kiện.

Thinking Machines đưa Inkling đến nhiều đối tác triển khai

Cả Inkling và Inkling-Small đều có sẵn thông qua Tinker. Các đối tác triển khai bao gồm TogetherAI, Fireworks, Databricks, Hugging Face và các đơn vị khác.

FAQ

Thinking Machines đã ra mắt gì vào ngày 15 tháng 7 năm 2026?

Thinking Machines đã ra mắt Inkling, một mô hình nền tảng AI đa phương thức open-weight với tổng 975 tỷ tham số và 41 tỷ tham số hoạt động, được thiết kế cho doanh nghiệp và được tinh chỉnh bởi nhà phát triển.

Inkling so sánh với các mô hình closed-weight trên benchmark như thế nào?

Inkling cho thấy hiệu năng cạnh tranh nhưng không dẫn đầu so với các mô hình closed-weight như Claude Fable 5 và GPT-5.6 Sol ở các tác vụ suy luận. Trên ForecastBench, nó hoạt động tương đương với Gemini 3.1 Pro và Grok 4.3. Trên FORTRESS, nó đạt 78% trên các prompt đối kháng.

Nhà phát triển có thể truy cập Inkling để tinh chỉnh ở đâu?

Trọng số mô hình đầy đủ có sẵn trên Hugging Face, và việc tinh chỉnh có thể thực hiện qua nền tảng Tinker của công ty. Các đối tác triển khai gồm TogetherAI, Fireworks, Databricks và Hugging Face.