Mira Murati wypuszcza swój pierwszy model AI po odejściu z OpenAI—i jest w pełni otwartym źródłem

Mira Murati opuściła OpenAI we wrześniu 2024 roku, aby zająć się własnymi projektami. Prawie dwa lata później, to poszukiwanie przyniosło efekty. Thinking Machines Lab, firma, którą założyła, wydała Inkling—model AI multimodalny, wytrenowany całkowicie od podstaw, z każdą wagą dostępną do pobrania za darmo.

Kiedy zarząd OpenAI zwolnił Sama Altmana w listopadzie 2023 roku, Murati—wówczas CTO—została mianowana tymczasowym CEO. Altman został przywrócony pięć dni później, Murati wróciła na stanowisko CTO, a następnie ostatecznie odeszła około 10 miesięcy później. W lutym 2025 roku założyła Thinking Machines Lab.

Firma potem zamilkła—i wzbogaciła się. W lipcu 2025 roku pozyskała 2 miliardy dolarów przy wycenie 12 miliardów dolarów, prowadzonej przez Andreessen Horowitz z udziałem Nvidia, Accel, ServiceNow, Cisco, AMD i Jane Street—jedna z największych rund seed w historii Doliny Krzemowej w tamtym czasie.

Doniesienia z listopada 2025 roku wskazywały, że firma poszukuje nowej rundy przy wycenie 50 miliardów dolarów. Te rozmowy zakończyły się niepowodzeniem do stycznia 2026 roku.

Czym jest Inkling

Inkling to model mieszanki ekspertów—architektura, w której tylko część sieci aktywuje się dla danego wejścia, co pozwala na szybkie wnioskowanie bez poświęcania głębokości. To bardzo duży model: ma 975 miliardów parametrów (wewnętrznych ustawień, które definiują, jak model przetwarza informacje), z 41 miliardami aktywnymi na zadanie, więc zapomnij o uruchamianiu go na swoim lokalnym komputerze.

Będąc multimodalnym, ten model akceptuje tekst, obrazy i dźwięk, a także wspiera okno kontekstowe—ilość tekstu, nad którym model może rozumować jednocześnie—wynoszące 1 milion tokenów, co odpowiada około 750 000 słów. Został wstępnie wytrenowany na 45 bilionach tokenów obejmujących tekst, obrazy, dźwięk i wideo.

"Nasz pierwszy model, Inkling. Wytrenowany od podstaw, wagi są otwarte, można je dostosować na Tinker już dziś," napisała Murati na X. Fakt, że został wytrenowany od podstaw, ma duże znaczenie, szczególnie w społeczności open-source, ponieważ może przynieść powiew świeżości dla zachodnich deweloperów, którzy obawiają się Chin, ale muszą korzystać z azjatyckich modeli w swoich projektach, ponieważ czołowe firmy AI w zachodnim świecie koncentrują się głównie na dostarczaniu modeli zamkniętych.

Dostosowywanie to proces ponownego trenowania istniejącego modelu na specjalistycznym zbiorze danych, aby poprawić jego wydajność w konkretnym zadaniu. Tinker to platforma chmurowa Thinking Machines zbudowana wokół tego przypadku użycia. Pełne wagi są również dostępne na Hugging Face na licencji Apache 2.0, bez ograniczeń.

Najwyraźniejsze osiągnięcia Inklinga dotyczą zadań agentowych. Na MCP Atlas—który mierzy, jak niezawodnie agent AI wykonuje zadania w rzeczywistym świecie, korzystając z Model Context Protocol, otwartego standardu łączącego asystentów AI z zewnętrznymi narzędziami i usługami, ocenianego jako procent zrealizowanych zadań—Inkling uzyskuje wynik 74,1%. To prawie 30 punktów powyżej Nemotron 3 Ultra od Nvidii, głównego zachodniego rywala w tej kategorii.

Na SWE-Bench Verified—teście, który sprawdza, czy agent AI może autonomicznie naprawić rzeczywiste błędy oprogramowania na GitHubie, ocenianym jako procent rozwiązanych problemów—Inkling uzyskuje wynik 77,6%, również powyżej 70,7% Nemotrona.

Ogólnie rzecz biorąc, Thinking Machines sprzedaje ten model jako "wszechstronny" i ogólny. Oznacza to, że nie kompromituje jakości w jednym konkretnym zestawie zadań, ponieważ jego możliwości koncentrują się na czymś innym (jak modele, które świetnie radzą sobie z kodowaniem, ale słabo z kreatywnym pisaniem, na przykład).

Chińskie modele wciąż mają przewagę w kilku aspektach. GLM 5.2 od Z.ai uzyskuje 82,7% na Terminal Bench 2.1—benchmarku mierzącym autonomiczne agentów AI kodujących w rzeczywistym środowisku terminalowym, ocenianym jako procent zrealizowanych zadań—w porównaniu do 63,8% Inklinga. Kimi K2.6 prowadzi w Humanity's Last Exam, teście poziomu doktoratu w zakresie rozumowania naukowego.

Thinking Machines przyznaje to. Inkling nie jest najsilniejszym modelem dostępnym dzisiaj, ani otwartym, ani zamkniętym.

Czym jest, to najbardziej zdolny model z otwartymi wagami zbudowany przez zachodnią laboratoria. Deweloperzy, którzy—z powodów prawnych, bezpieczeństwa lub zgodności—nie chcą kierować obciążeniami przez modele zbudowane w Pekinie, teraz mają prawdziwą alternatywę do samodzielnego hostowania chińskich modeli.

Teraz ci deweloperzy mają model, który (nawet jeśli gorszy od najlepszych chińskich modeli w prawie wszystkim) lepiej odpowiada ich ideałom, oczekiwaniom i wartościom. Kolejne dostosowania mogą sprawić, że ten model będzie doskonały w konkretnych zadaniach, czyniąc te dostosowania konkurencyjnymi w benchmarkach w porównaniu do modeli azjatyckich.

Na FORTRESS Adversarial—który testuje, jak konsekwentnie model odmawia naprawdę szkodliwym podpowiedziom bez nadmiernego blokowania legalnych—Inkling uzyskuje wynik 78,0%, najwyższy wynik wśród wszystkich modeli z otwartymi wagami w tej kategorii.

Obok Inklinga, Thinking Machines zaprezentowało Inkling-Small: 276 miliardów parametrów całkowitych, 12 miliardów aktywnych, już dorównujące większemu modelowi w większości benchmarków rozumowania. Jego wagi będą dostępne po zakończeniu testów, bez podawania terminu.

Zastrzeżenie: Niniejsze treści mają wyłącznie charakter informacyjny i służą celom promocyjnym. Nie stanowią porady finansowej, inwestycyjnej, prawnej ani podatkowej. Wszelkie wydarzenia, nagrody, wydarzenia online oraz powiązane z nimi informacje nie stanowią rekomendacji, zachęty ani zaproszenia do kupna, sprzedaży, handlu lub dokonywania innych transakcji na aktywach cyfrowych ani do korzystania z jakichkolwiek usług. Kryptowaluty cechują się wysoką zmiennością i mogą prowadzić do utraty środków. Usługi WEEX oraz wydarzenia online mogą nie być dostępne we wszystkich regionach i podlegają obowiązującym przepisom prawa, regulacjom oraz wymogom kwalifikacyjnym. Użytkownik ponosi odpowiedzialność za zapewnienie zgodności korzystania z usług WEEX z lokalnymi przepisami prawa oraz za staranną ocenę ryzyka przed podjęciem jakichkolwiek działań związanych z kryptowalutami.