Содержание
Inkling: открытая модель Thinking Machines для кастомизации AI
Thinking Machines Lab, компания бывшего CTO OpenAI Миры Мурати, выпустила свою первую модель Inkling. Это open-weights MoE-модель: веса можно скачать, запускать и дообучать под свои задачи, а не только обращаться к закрытому API.
По данным компании, Inkling имеет 975 млрд параметров всего и 41 млрд активных параметров на задачу. Модель обучали с нуля на 45 трлн токенов текста, изображений, аудио и видео, а контекстное окно поддерживает до 1 млн токенов.
Что умеет Inkling
Модель изначально рассчитана на мультимодальную работу: она понимает текст, изображения и аудио, может использовать инструменты и решать агентные задачи, включая кодинг. Thinking Machines отдельно выделяет controllable thinking effort — настройку усилия рассуждения, которая позволяет выбирать между скоростью, стоимостью и качеством ответа.
Компания не заявляет, что Inkling сильнее всех закрытых и открытых моделей. Ставка другая: дать бизнесу и разработчикам широкую базовую модель, которую можно адаптировать под конкретную экспертизу, данные и рабочие процессы.
Почему это важно
Для создателей AI-продуктов это заметный сигнал: рынок всё активнее движется к моделям, которые можно не просто арендовать, а донастраивать и держать ближе к собственным данным. Inkling уже доступна для fine-tuning через платформу Tinker, а полный чекпойнт опубликован на Hugging Face.
В практическом смысле такая модель интересна командам, которым нужны кастомные AI-ассистенты, кодовые агенты, мультимодальные инструменты и внутренние решения с контролем над поведением модели. Если подход Thinking Machines сработает, конкуренция вокруг OpenAI, Claude и Gemini станет не только гонкой за самым умным чат-ботом, но и гонкой за лучшую кастомизацию.
Что дальше
Вместе с Inkling компания показала Inkling-Small — облегчённую версию с 276 млрд параметров всего и 12 млрд активных параметров. Её полные веса обещают выпустить после завершения тестирования. Для рынка это ещё один шаг к тому, чтобы сильные AI-модели становились не только сервисом в облаке, но и строительным материалом для собственных продуктов.