Николай Чикишев world 16 ліпеня 2026, 10:53

Стартап экс-CTO OpenAI выпусціў першую ШІ-мадэль — адкрытую Inkling

Thinking Machines Lab, заснаваная былым тэхнічным дырэктарам OpenAI Мірай Муратэ, прадставіла сваю першую ўласную ШІ-мадэль Inkling. Распрацоўшчыкі могуць спампаваць яе вагі, запускаць мадэль на сваёй інфраструктуры і дадаткова навучаць пад канкрэтныя задачы.

Пакінуць каментарый

Стартап экс-CTO OpenAI выпусціў першую ШІ-мадэль — адкрытую Inkling

Thinking Machines Lab, заснаваная былым тэхнічным дырэктарам OpenAI Мірай Муратэ, прадставіла сваю першую ўласную ШІ-мадэль Inkling. Распрацоўшчыкі могуць спампаваць яе вагі, запускаць мадэль на сваёй інфраструктуры і дадаткова навучаць пад канкрэтныя задачы.

Inkling пабудавана па архітэктуры «мікс экспертаў» і налічвае 975 мільярдаў параметраў. Пры апрацоўцы аднаго запыту актывуюцца каля 41 мільярда з іх, што павінна зніжаць вылічальныя выдаткі. Для навучання выкарысталі 45 трыльёнаў токенаў тэксту, малюнкаў, аўдыё і відэа.

Мадэль здольна аналізаваць усе чатыры тыпы дадзеных, аднак пакуль выдае толькі тэкставыя адказы — у тым праграмны код, структураваныя дадзеныя і аформленыя матэрыялы. Карыстальнікі таксама могуць рэгуляваць аб’ём вылічэнняў, які Inkling выдае на развагу.

Параўнанне вынікаў Inkling, Nemotron 3 Ultra, GLM 5.2, GPT-5.6 Sol і Claude Fable 5 у тэстах на развагу, праграмаванне, агентныя задачы, фактычнасць, аўдыё, зрокавае ўспрыманне і дыялог. Крыніца: Thinking Machines Lab.

Thinking Machines не называе мадэль самай магутнай на рынку. «Inkling — не самая моцная з даступных сёння мадэляў, ні сярод адкрытых, ні сярод закрытых», — прызнала кампанія. Замест лідарства ў асобных тэстах распрацоўшчыкі робяць стаўку на ўніверсальнасць, эканомнасць і магчымасць адаптацыі.

Паводле сцвярджэння кампаніі, у адным з тэстаў на праграмаванне Inkling спатрэбілася ўтрая менш токенаў, чым адкрытай мадэлі Nvidia Nemotron 3 Ultra, каб дасягнуць параўнальнага выніку. Незалежнай праверкі гэтых дадзеных пакуль няма.

Пазіцыя Inkling сярод адкрытых (з кропкай) і закрытых ІІ-мадэляў у рэйтынгу Design Arena Agentic Web Dev, заснаваным на сляпой ацэнцы створаных праграм карыстальнікамі. Крыніца: Thinking Machines Lab.

Thinking Machines прасоўвае Inkling не як цалкам гатовы прадукт, а як аснову для стварэння спецыялізаваных мадэляў. Наладжваць яе прапануецца праз платформу Tinker, якая дазваляе дадаткова навучаць ШІ на карпаратыўных дадзеных.

Кампанія лічыць, што ўніверсальныя закрытыя мадэлі саступяць рашэнням, адаптаваным пад веды і працэсы канкрэтных арганізацый. Такі падыход адрозніваецца ад стратэгіі OpenAI, Anthropic і Google, якія ў першую чаргу развіваюць агульнадаступных універсальных асістэнтаў.

У якасці прыкладу Thinking Machines прыводзіць сумесны праект з хедж-фондам Bridgewater Associates. Кампаніі дадаткова навучылі адкрытую мадэль на фінансавых даных Bridgewater і заявілі, што яна набрала 84,7% у тэстах на фінансавае мысленне, абышла вядучыя закрытыя мадэлі і абыходзілася прыкладна ў 14 разоў танней.

Inkling часткова выкарыстоўвала дадзеныя, згенераваныя іншымі адкрытымі мадэлямі, уключаючы Kimi K2.5 ад Moonshot AI, на раннім этапе дадатковага навучання. Пры гэтым базавую мадэль Thinking Machines, паводле ўласных дадзеных, навучыла з нуля. Наступную версію кампанія абяцае цалкам дадаткова навучаць на ўласных дадзеных.

Inkling даступная праз Tinker і іншыя платформы для распрацоўшчыкаў. Бізнес-мадэль Thinking Machines будуецца не на платным доступе да самой мадэлі, а на паслугах па яе навучанні, наладцы і размяшчэнні.