前OpenAI CTO Murati创企发布9750亿参数模型Inkling，领先美国开源但落后中国

一句话看懂

前OpenAI CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab发布9750亿参数多模态开源模型Inkling，美国开源模型性能第一，但部分任务仍落后于中国顶级开源模型。

详细发生了什么

Thinking Machines Lab由前OpenAI CTO Mira Murati创立，发布了其首个模型Inkling。这是一个多模态开源权重模型，拥有9750亿参数，在Artificial Analysis Intelligence Index上领先所有美国开源模型。不过，在部分基准测试中，中国顶级开源模型（如来自DeepSeek、阿里巴巴等）仍表现更优。

Inkling的定价为每百万输入token $1.87，Thinking Machines将其定位为微调基座，而非最强模型。公司强调，Inkling的设计初衷是让开发者能够在其基础上进行精细调整，以适应特定应用场景，而不是直接提供开箱即用的最强性能。

中文圈视角

Inkling的发布对中文圈用户有几个关键影响：

性能对比：虽然Inkling在美国开源模型中领先，但在中文任务上可能不如国内模型。中国开源模型如DeepSeek-V3、Qwen2.5等在中文理解、生成和推理方面有天然优势，且参数规模相近。中文用户若追求中文场景最佳性能，国内模型仍是首选。
微调潜力：Inkling定位为微调基座，这对有定制化需求的中文开发者是个机会。但需注意，Inkling的预训练数据可能以英文为主，中文微调需要额外投入数据准备和计算资源。国内类似定位的模型如Qwen2.5系列也提供开源权重，且中文支持更好。
合规与访问：Inkling是开源权重模型，理论上可在本地部署，但9750亿参数需要极高硬件门槛（如多卡A100/H100集群）。国内用户可通过ModelScope等平台获取模型权重，但需注意数据出境和内容安全合规要求。
定价对比：$1.87/百万输入token的API定价，对比国内模型如DeepSeek的API（约¥1/百万token），Inkling价格较高。但若用于微调后私有部署，成本可控。

几条值得记住的细节

Inkling拥有9750亿参数，多模态（文本+图像输入）。
在Artificial Analysis Intelligence Index上，Inkling是美国开源模型第一名。
中国顶级开源模型在部分任务上仍领先Inkling。
API定价$1.87/百万输入token，输出定价未公布。
模型权重开源，可在Hugging Face下载，但需要大量GPU资源才能运行。

一句话总结

Inkling是美国开源模型的新标杆，但中文用户若追求中文场景最佳性能，国内模型仍是更优选择。