Thinking Machines Lab 開源多模態模型 Inkling，主打低成本和抗審查

Thinking Machines Lab 正式開源了 Inkling，這是一個擁有 9750 億參數的巨型多模態 AI 模型，旨在挑戰 Anthropic 和 OpenAI 等業界領導者，同時將低成本與「抗審查」作為核心賣點。該模型除了文字資料外，還接受了大量的影片和音訊資料訓練，代表了 AI 發展正朝向更易於取得且可客製化的企業級應用邁出重要一步。 Inkling 與眾不同之處在於它對企業自主性的重視。與主要供應商提供的依賴雲端的模型不同，Inkling 被設計為可在企業內部就地部署，讓組織能夠完全掌控自己的資料和 AI 運作。這解決了許多公司因資料隱私和供應商鎖定問題而尋求專有 AI 服務替代方案的日益增長的擔憂。 該模型的多模態能力尤其值得注意。透過在影片和音訊上進行訓練，Inkling 能夠理解和生成跨多種格式的內容，使其適用於從影片分析到語音客服等各種任務。其 9750 億參數的規模使其成為有史以來最大的開源模型之一，其能力足以與封閉源碼的競爭對手匹敵。 或許最具爭議的是，Thinking Machines Lab 明確將「抗審查」作為 Inkling 的核心功能。該公司認為，企業應該有權自由客製化其 AI 的行為，而不受主要供應商施加的內容限制。這一立場既贏得了開放 AI 倡導者的讚揚，也引來了安全研究人員對其可能被濫用的批評。 對企業而言，Inkling 提供了一個極具吸引力的價值主張：與基於 API 的服務相比，營運成本更低、擁有完整的資料主權，並且能夠針對特定行業需求進行微調。早期的採用者正在探索其在醫療保健、金融和製造業等領域的應用案例，這些領域的敏感資料無法傳送到外部伺服器。 此次開源釋出包含了模型權重、訓練程式碼和文件，讓組織能夠在自己的基礎設施上部署 Inkling。Thinking Machines Lab 也提供商業支援和客製化服務，將自己定位為尋求 AI 獨立性的公司的可行替代方案。