9750 亿参数！Thinking Machines 开源多模态模型 Inkling，主打低成本与抗审查

Thinking Machines Lab 开源了 Inkling，一个拥有 9750 亿参数的巨型多模态 AI 模型，旨在挑战 Anthropic 和 OpenAI 等行业领导者，同时优先考虑低成本和抗审查能力。该模型除了文本数据外，还接受了大量视频和音频数据的训练，代表了向更易获取和可定制的企业 AI 的重大转变。 Inkling 的与众不同之处在于其对企业自主性的关注。与主要提供商依赖云端的模型不同，Inkling 设计为可在本地运行，使组织能够完全控制其数据和 AI 运营。这解决了日益增长的数据隐私和供应商锁定问题，这些问题已促使许多公司寻求专有 AI 服务的替代方案。 该模型的多模态能力尤其值得关注。通过训练视频和音频，Inkling 可以理解和生成多种格式的内容，适用于从视频分析到基于语音的客户服务等各种任务。其 9750 亿参数的规模使其跻身有史以来最大的开源模型之列，与闭源竞争对手的容量相当。 也许最具争议的是，Thinking Machines Lab 明确将“抗审查”作为 Inkling 的核心功能。该公司认为，企业应该能够自由定制其 AI 的行为，而不受主要提供商施加的内容限制。这既赢得了开放 AI 倡导者的赞扬，也引起了担心潜在滥用的安全研究人员的批评。 对于企业而言，Inkling 提供了一个有吸引力的价值主张：与基于 API 的服务相比，运营成本更低；完全的数据主权；以及针对特定行业需求微调模型的能力。早期采用者正在探索医疗、金融和制造领域的用例，这些领域的敏感数据无法发送到外部服务器。 开源版本包括模型权重、训练代码和文档，使组织能够在其自有基础设施上部署 Inkling。Thinking Machines Lab 还提供商业支持和定制服务，将自己定位为寻求 AI 独立性的公司的可行替代方案。