Mira Murati团队开源了多模态模型Inkling，975B参数，比Nemotron和Kimi K2.5强，指令遵循甚至超Claude，值得一试。
Thinking Machines（OpenAI前CTO Mira Murati团队）开源多模态模型Inkling，采用975B参数A41B MoE架构。在开源模型中，Inkling强于Nemotron 3 Ultra和Kimi K2.5，与Kimi K2.6、DeepSeek V4 Pro互有胜负：在IFBench、FORTRESS、SWEBench Verified上略胜，在HLE、SimpleQA、Terminal Bench上略输。整体弱于GLM 5.2，后者在多项基准领先。与闭源模型比，Claude Fable 5和GPT 5.6 Sol在agentic coding和推理上明显领先（SWEBench Verified 95% vs 77.6%），但Inkling在指令遵循上反超（IFBench 79.8% > Claude 63.5%）。
美国开源模型 +1 来自 Thinking Machines (OpenAI 前 CTO @miramurati 的团队) 开源发布多模态模型 Inkling，975B/A41B MoE 架构 ht...
美国开源模型 +1 来自 Thinking Machines (OpenAI 前 CTO @miramurati 的团队) 开源发布多模态模型 Inkling，975B/A41B MoE 架构 huggingface.co/thinkingmachin… 在开源模型中的位置 · 强于 Nemotron 3 Ultra、Kimi K2.5 · 与 Kimi K2.6 / DeepSeek V4 Pro 互有胜负：Inkling 在 IFBench、FORTRESS、SWEBench Verified 略胜；在 HLE、SimpleQA、Terminal Bench 略输 · 整体略弱于 GLM 5.2：GLM 5.2 在 HLE、AIME、SWEBench Pro、Terminal Bench、MCP Atlas、Tau 3 都更强，是当前开源组的"事实王者" 与闭源模型的差距 · 在 agentic coding / 综合推理 / 事实性 上，Claude Fable 5 和 GPT 5.6 Sol 明显领先一代（SWEBench Verified 95% vs 77.6%，HLE-with-tools 64.5% vs 46%，SimpleQA 71.6% vs 43.9%） · 在 指令遵循 + 不过度拒绝 上，Inkling 反超部分闭源（IFBench 79.8% > Claude 63.5%；FORTRESS Benign 95.9% >> Claude 55.1%） Thinking Machines @thinkymachines Today, we are introducing Inkling. Inkling reasons efficiently across text, image, and audio modalities. We are making the full weights available. thinkingmachines.ai/news/introduci… Available today for fine-tuning on Tinker. Play with it in the Inkling Playground. 🧵 🔗 View Quoted Tweet 💬 0 🔄 0 ❤️ 0 👀 264 ⚡