前OpenAI首席技术官Mira Murati创立的AI初创公司Thinking Machines Lab于2026年7月15日正式发布首个自研开源大模型Inkling。该模型采用混合专家（MoE）架构，总参数量达9750亿，单次任务仅激活约410亿参数，兼顾性能与运行效率，主打高度定制化能力，旨在挑战主流科技巨头主导的闭源AI商业模式。
7月15日的发布会上，Mira Murati公开演示了Inkling的定制化流程：一家电商企业仅用不到2小时，就基于Inkling微调出适配自身商品库的智能客服模型，推理成本比使用通用闭源模型降低了68%，这一数据让现场不少企业技术负责人表现出浓厚兴趣。
当前主流的闭源通用大模型为了覆盖尽可能多的用户场景，往往采取“最大公约数”的训练策略，也就是外界调侃的“一刀切”模式——企业如果需要适配特定业务场景，要么额外支付高额的定制训练费用，要么需要承担数据上传到第三方服务器的隐私风险，对于预算有限的中小企业来说，这几乎是一道无法跨越的门槛。
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