Mira Murati創業のThinking Machines、初のオープンモデル「Inkling」公開
原題: Thinking Machines amps up its bet against one-size-fits-all AI with its first open model, Inkling
なぜ重要か
大規模汎用モデル一強の市場でオープンウェイト＋カスタマイズ路線が台頭し、エンタープライズAIの競争構図が多様化する可能性がある。
元OpenAI CTOのMira Murati氏が創業したThinking Machines Labは2026年7月15日、初の独自AIモデル「Inkling」をオープンウェイトで公開した。総パラメータ数975億のMixture-of-Experts構成で、45兆トークンのテキスト・画像・音声・動画を学習。企業が自社向けにカスタマイズすることを前提とした設計となっている。
Thinking Machines Labは2026年7月15日、同社初の独自AIモデル「Inkling」を公開した。同モデルはオープンウェイト形式で提供され、外部の開発者や企業がダウンロードして直接改変できる。
InklingはMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しており、総パラメータ数は975億。ただし、1タスクあたりに実際に使用するパラメータは約410億に限定されており、大規模モデルの高速・低コスト動作を実現する一般的な設計手法を踏襲している。学習データはテキスト・画像・音声・動画を合わせて45兆トークンに上り、これら3モダリティを横断したネイティブ推論が可能だという。
パフォーマンス面では、あるベンチマークにおいてNvidiaの「Nemotron 3 Ultra」と同等のコーディング性能を、3分の1のトークン数で達成したと同社は主張している。一方、同社は自社の発表資料の中で「Inkling」が「現在利用可能なクローズド・オープンを問わず、最強のモデルではない」と明記している。強みとして訴求するのは最高性能ではなく、バランスの取れた総合性能だ。また、答えの不確かさを明示する「calibrated answers」機能や、処理速度と引き換えに「思考努力度」を調整できる機能も備える。
Thinking Machinesはモデル単体ではなく、自社のモデルカスタマイズプラットフォーム「Tinker」と組み合わせてエンタープライズ向けにマーケティングしている。同社が掲げる戦略の核心は、一社が集中的に開発した汎用モデルよりも、各組織が自社に合わせてカスタマイズしたモデルの方が優れたパフォーマンスを発揮するという考え方だ。OpenAI・Anthropic・Googleがそれぞれ汎用チャットボットとしてChatGPT・Claude・Geminiを展開してきたアプローチとは一線を画す戦略となっている。
今回の公開は、Thinking Machines Labが約1年半を非公開での基盤整備に費やした後の初の公式成果物となる。同社は2026年5月にも「interaction models」のリサーチプレビューを公開しており、今回はその延長線上に位置づけられる。