7月15日，Thinking Machines Lab（前OpenAI CTO Mira Murati创立）发布首款开源权重模型Inkling。这款多模态MoE模型总参数9750亿、激活参数410亿，支持文本、图像、音频、视频输入，已在Databricks平台上线，Apache 2.0许可下可下载微调。官方承认其性能并非当前最强，但强调“可控推理努力”与定制化优势，目标是打破“一刀切”模型的垄断。
这一发布正值开源模型加速渗透企业市场的关键节点。中国DeepSeek、Qwen等开源模型凭借性价比快速占领开发者与垂直场景，而美系闭源巨头OpenAI、Anthropic、Google则依赖API订阅与企业合同维持高毛利。Inkling的出现，为美国本土提供了一个可本地部署、深度定制的选项，尤其适合对数据隐私和特定工作流有强需求的用户。
与闭源模式对比，Inkling的开放性直接挑战“参数越大越好”的叙事。它采用MoE架构，在编码等任务上声称以更少token实现竞争性结果，体现基础设施与应用分离的趋势。Thinking Machines此前专注底层工具Tinker，此次模型发布标志其从“服务提供商”向“模型平台”转型，Databricks的日零伙伴关系也显示企业数据湖与开源模型的快速融合。
短期看，这将加剧开源与闭源的分化：闭源公司可能进一步强化企业级代理与安全功能，而开源阵营则向垂直定制与本地部署倾斜。长期悬念在于，Inkling能否在基准测试中持续追赶，或催生更多美国初创公司效仿，打破中国开源模型在性价比上的主导地位。
信源：
Thinking Machines amps up its bet against one-size-fits-all AI with its first open model, Inkling
https://www.reuters.com/business/ai-startup-thinking-machines-launches-an-open-weight-ai-model-2026-07-15/
https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/