前OpenAI CTO穆拉蒂打造多模态Inkling模型登场，号称美国最强开源AI

思维机器实验室（Thinking Machines Lab）由前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂创立，近期推出了首款从零训练的多模态AI模型Inkling。该模型被外界视为美国当前最强的开源模型之一，在多项基准测试中展现出令人瞩目的能力，但也面临来自中国开源劲旅和闭源巨头的激烈竞争。

模型核心参数与架构

Inkling采用混合专家架构（MoE），总参数高达975B，其中激活参数为41B。模型最长上下文支持100万tokens，预训练数据覆盖45万亿tokens，涵盖文本、图像、音频和视频四种模态。目前，Inkling已开放权重供下载使用。

团队阵容与性能对比：推理编程仍逊中国开源模型

思维机器实验室约三分之二的核心成员来自OpenAI，团队曾在该机构领导过前沿研究、产品与安全工作，阵容极为豪华。然而，Inkling在推理和编程方面仍落后于中国开源模型。具体表现如下：

• GLM 5.2
  在编码、智能体推理和复杂推理任务上全面领先，SWEBench Pro得分62.1%（Inkling为54.3%），Terminal Bench 2.1更是82.7%（Inkling为63.8%）。

• DeepSeek V4 Pro
  在编码和事实性测试中保持优势。

• Kimi K2.6
  在多项技术基准测试中同样胜出。
• 不过，Inkling在数学领域成功超越DeepSeek，AIME2026测试拿到97.1%的高分。

多模态能力亮眼，对抗闭源巨头仍有差距

与美国本土开源对手相比，Inkling优势明显，在推理、编码和智能体工作流方面全面压制英伟达的Nemotron 3 Ultra。面对闭源巨头，情况则有所不同：

• Claude Fable 5
  在SWEBench Verified上高达95.0%，远超Inkling。

• GPT-5.6 Sol
  在Terminal Bench 2.1上拿到89.5分，同样领先。
• 但在多模态方面，Inkling展现出不俗竞争力：MMMU Pro视觉基准得分73.3%，MMAU音频处理测试取得77.2%，与Gemini 3.1 Pro的82.5%差距并不算大。

小提示

Inkling的开放权重特性使其非常适合研究者和开发者进行二次微调与部署。若需在长上下文或多模态场景下使用，请留意其100万tokens的上下文窗口和混合专家架构带来的推理效率优势。

常见问题

• Inkling与DeepSeek V4 Pro相比，主要优势在哪？
  
  Inkling在数学领域（AIME2026）超越DeepSeek，但DeepSeek在编码和事实性测试上仍保持领先。

• Inkling的多模态能力具体如何？
  
  Inkling在视觉（MMMU Pro 73.3%）和音频（MMAU 77.2%）方面表现接近闭源顶级模型Gemini 3.1 Pro，但仍有差距。

• Inkling能否用于商业场景？
  
  由于模型权重已开放，只要遵循相应许可协议，可用于商业研究和部署。但需注意其在极限推理和软件工程自主性方面尚不如Claude Fable 5等闭源模型。