前OpenAI高管推开源模型，依靠微调平台盈利

由OpenAI前首席技术官米拉·穆拉蒂等人于2025年2月创立的Thinking Machines Lab，近日推出了其首款开源大模型Inkling。该公司的创始团队还包括OpenAI联合创始人约翰·舒尔曼以及前副总裁莉莲·翁。

在技术架构方面，Inkling采用了混合专家架构，并基于英伟达GB300 NVL72系统进行训练，支持文本、图像和音频等多模态输入。该模型的总参数量达到9750亿，但在每次生成时仅激活410亿个参数。这种机制能够在保持庞大知识容量的同时，有效降低推理成本和延迟。此外，Inkling在训练过程中实现了思维链压缩，通过强化学习精简了内部推理文本，从而进一步减少了响应时间。

在性能表现上，据官方数据显示，Inkling的代码生成能力与英伟达Nemotron 3 Ultra相当，但词元消耗量仅为其三分之一。该模型的一个显著特点是允许开发者自定义思考力度，参数范围在0.2到0.99之间。开发者可以根据任务复杂度调整算力分配，以优化成本效益。

目前，Inkling已采用Apache 2.0开源协议，其模型权重已在Hugging Face平台上线，供开发者下载、修改及商业化使用，同时也可在该公司的微调平台Tinker上运行。

在商业模式上，Thinking Machines Lab并未采用传统的应用程序接口按量计费模式，而是通过其自有的微调平台提供训练、微调和托管服务来获取收入。据VentureBeat、TechCrunch及华尔街日报等媒体分析，该公司旨在提供一个具备综合能力的开源基础模型，满足企业利用私有数据进行定制化训练的需求。例如，对冲基金桥水利用Tinker平台对阿里巴巴Qwen3-235B模型进行微调后，其在金融文档处理方面的表现超越了部分顶尖闭源模型，且计算成本大幅降低。