前 openai 首席技术官米拉·穆拉蒂（mira murati）近日正式发布了其创办的“思维机器实验室”（thinking machines lab）首款重大成果——多模态人工智能模型 inkling。凭借出色的综合性能，该模型被广泛认为是当前美国开源 ai 生态中最具实力的代表之一。
公开信息显示，思维机器实验室的核心团队实力雄厚，约三分之二的骨干成员均出自 OpenAI，深度参与过前沿模型研发、产品工程化落地以及AI安全体系构建等关键环节。此次推出的 Inkling 是该团队独立完成训练的首个多模态大模型，采用混合专家（MoE）架构，总参数量达 9750 亿（975B），每轮激活参数为 410 亿（41B），并支持最高达 100 万 tokens 的上下文长度。
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在预训练阶段，Inkling 处理了总计 45 万亿 tokens 的跨模态数据，涵盖文本、图像、音频与视频等多种信息形式。目前，该模型的全部权重已同步上线 Hugging Face 平台，并可通过实验室自建的 Thinker API 进行调用。
横向基准评测结果表明，Inkling 在多项能力维度上表现突出。数学推理方面，其在 AIME2026 测试中取得 97.1% 的准确率，小幅领先 DeepSeek V4Pro；在智能体协同任务评估 MCP Atlas 中，更以 74.1% 的得分显著超越 Nemotron3Ultra。
尽管在逻辑推理、代码生成及部分软件工程专项任务中，Inkling 尚未全面赶超 Claude Fable5 或 GPT5.6Sol 等顶级闭源模型，但在原生视觉理解与音频解析能力上展现出极强竞争力。尤其在 MMAU 音频理解基准测试中，其 77.2% 的成绩已逼近 Gemini3.1Pro 的水平。
在当前主流开源模型竞逐格局中，Inkling 与 GLM5.2、DeepSeek V4Pro、Kimi K2.6 等形成差异化竞争态势。例如，GLM5.2 在编程与高阶推理任务中仍具优势，而 Inkling 则在通用指令遵循能力（IFBench）评测中略占上风。
总体来看，作为穆拉蒂团队的开山之作，Inkling 不仅树立了开源多模态基座模型的新标杆，更通过全面开放权重，为全球开发者提供了具备原生多模态感知与交互能力的坚实基础。随着生态适配持续深化，该模型有望在未来 AI 应用创新中发挥关键作用。
