Thinking Machines、初のオープンモデル「Inkling」公開
원제: Thinking Machines amps up its bet against one-size-fits-all AI with its first open model, Inkling
왜 중요한가
オープンウェイト・エンタープライズ特化という差別化戦略が、クローズドな大手AIラボ主導の市場構造に変化をもたらす可能性がある。
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」を公開した。総パラメータ数9750億のMixture-of-Expertsモデルで、オープンウェイト形式により外部開発者や企業が自由にダウンロード・改変できる。
Inklingは9750億の総パラメータを持つMixture-of-Expertsアーキテクチャを採用しているが、各タスクで実際に使用するのは約410億パラメータのみで、処理速度とコスト効率を両立させている。テキスト・画像・音声・動画を含む45兆トークンのデータで学習しており、これら全てにわたるネイティブなマルチモーダル推論が可能だと同社は述べている。
ベンチマークでは、同等のコーディング性能を達成する際にNvidiaのNemotron 3 Ultraの3分の1のトークン数しか使用しないと同社は主張している。一方、同社は「現時点でクローズド・オープン問わず最強のモデルではない」と明示しており、最高性能よりもバランスの取れた性能を目指していると説明している。
同モデルの特徴として、不確実な場合に推測せず不確実性を明示する「キャリブレートされた回答」機能や、速度と精度をトレードオフできる「思考effort」の調整機能を備えている。
Thinking Machinesはこのモデルを完成品ではなく、企業が自社向けにカスタマイズするための出発点として位置付けており、同社のモデルカスタマイズプラットフォーム「Tinker」を通じたファインチューニングを想定している。同社の中核的な考え方は、一つの企業が中央集権的に学習させた汎用モデルより、各組織が自社の知識・専門性で適応させたAIの方が優れた性能を発揮するというものだ。同社は2026年5月に「インタラクションモデル」の研究プレビューも公開しており、今回がおよそ1年半の開発期間を経た最初の公開プロダクトとなる。