Thinking Machines Lab, основанный бывшим техническим директором OpenAI Мирой Мурати, представил свою первую собственную ИИ-модель Inkling. Разработчики могут скачать ее веса, запускать модель на своей инфраструктуре и дообучать под конкретные задачи.
Thinking Machines Lab, основанный бывшим техническим директором OpenAI Мирой Мурати, представил свою первую собственную ИИ-модель Inkling. Разработчики могут скачать ее веса, запускать модель на своей инфраструктуре и дообучать под конкретные задачи.
Inkling построена по архитектуре «смесь экспертов» и насчитывает 975 миллиардов параметров. При обработке одного запроса активируются около 41 миллиарда из них, что должно снижать вычислительные расходы. Для обучения использовали 45 триллиона токенов текста, изображений, аудио и видео.
Модель способна анализировать все четыре типа данных, однако пока выдает только текстовые ответы — включая программный код, структурированные данные и оформленные материалы. Пользователи также могут регулировать объем вычислений, который Inkling тратит на рассуждение.
Thinking Machines не называет модель самой мощной на рынке. «Inkling — не самая сильная из доступных сегодня моделей, ни среди открытых, ни среди закрытых», — признала компания. Вместо лидерства в отдельных тестах разработчики делают ставку на универсальность, экономичность и возможность адаптации.
По утверждению компании, в одном из тестов на программирование Inkling потребовалось втрое меньше токенов, чем открытой модели Nvidia Nemotron 3 Ultra, чтобы достичь сопоставимого результата. Независимой проверки этих данных пока нет.
Thinking Machines продвигает Inkling не как полностью готовый продукт, а как основу для создания специализированных моделей. Настраивать ее предлагается через платформу Tinker, которая позволяет дообучать ИИ на корпоративных данных.
Компания считает, что универсальные закрытые модели уступят решениям, адаптированным под знания и процессы конкретных организаций. Такой подход отличается от стратегии OpenAI, Anthropic и Google, которые в первую очередь развивают общедоступные универсальные ассистенты.
В качестве примера Thinking Machines приводит совместный проект с хедж-фондом Bridgewater Associates. Компании дообучили открытую модель на финансовых данных Bridgewater и заявили, что она набрала 84,7% в тестах на финансовое мышление, обошла ведущие закрытые модели и обходилась примерно в 14 раз дешевле.
Inkling частично использовала данные, сгенерированные другими открытыми моделями, включая Kimi K2.5 от Moonshot AI, на раннем этапе дополнительного обучения. При этом базовую модель Thinking Machines, по собственным данным, обучила с нуля. Следующую версию компания обещает полностью дообучать на собственных данных.
Inkling доступна через Tinker и сторонние платформы для разработчиков. Бизнес-модель Thinking Machines строится не на платном доступе к самой модели, а на услугах по ее обучению, настройке и размещению.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.