Thinking Machines 相关 AI 资讯

AITOP

8月1日

03:11

lmarena.ai@lmarena_ai

Thinking Machines 推出新模型 Inkling-Small。Inkling-Small 没有突破性能上限，但紧邻当前最强的几个模型。Thinking Machines 在官网发布了相关对比信息。

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推荐理由：Thinking Machines 新出的 Inkling-Small 虽然没登顶，但官方给了它和头部模型的对比图，想了解它大概什么水平可看。

原文

02:05

官方账号Decoder@Matthias Bastian

72°

Thinking Machines 发布了开放权重的推理模型 Inkling Small，这是其第二款模型。它的体积不到前作 Inkling 的三分之一，但在多项编程和推理基准上表现优于 Inkling。该实验室由前 OpenAI CTO Mira Murati 创立，这次选择用更小的参数规模换取更高效率。

AI模型 Inkling Small Thinking Machines Mira Murati

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推荐理由：Mira Murati 的实验室发了新模型，比前作小三分之二，编程推理分数反而更高，开源可下载。

原文

7月31日

03:39

lmarena.ai@lmarena_ai

精选

Thinking Machines 发布 Inkling-Small，总参数量 276B，其中 12B 活跃。该模型在 Text Arena 的 AutoEval 初评中获得 1431 分，排名 #88，并在开放模型中位列 #21。它是美国仅有的五个进入开放模型前 25 的模型之一。初始分数基于 Arena 人类偏好数据训练的奖励模型自动投票得出，待与真实投票验证。

AI模型 Inkling-Small Thinking Machines Text Arena

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推荐理由：Thinking Machines 新出的开源模型，276B 参数但只激活 12B，一发布就挤进 Text Arena 前 100，美国厂商里排前几，想试大参数但轻量推理的可以看看。

原文

02:12

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI

精选

Thinking Machines 发布 Inkling-Small，总参数量 276B，活跃参数 12B，性能与 Inkling 相当但体积仅为四分之一。该模型原生支持音频和图像推理，并具备可变思考努力能力。完整权重已开放，可使用 NVIDIA NeMo 在 DGX Station 上微调。用户可在 Tinker 上通过文本、图像或音频方式与之交互。

AI模型 Inkling-Small Thinking Machines 多模态

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推荐理由：Thinking Machines 出了个 Inkling-Small，276B 参数量但只激活 12B，能处理音频和图像，性能不打折，适合拿来微调玩。

原文

7月30日

11:13

shao__meng@shao__meng

Lilian Weng 本周早些时候宣布因初创公司压力和健康问题辞去 Thinking Machines CTO 一职。随后她立即重新加入 OpenAI，将从事用 AI 开发新模型的工作（递归自我改进）。这一快速回归引发外界对两家公司工作节奏差异的讨论。

行业 Lilian Weng OpenAI Thinking Machines

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推荐理由：Lilian Weng 刚因健康离开自己创办的 Thinking Machines，转身就回 OpenAI 了，这剧情反转快得让人想八卦背后的故事。

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08:56

08:56IT之家（博客/媒体）

79°

翁荔因病从Thinking Machines裸辞仅48小时后，随即重返OpenAI，负责递归自我改进（RSI）模型研发。RSI旨在让AI自主设计、训练和评估下一代模型，OpenAI计划在2026年9月前交付一个能独立承担研究问题的“自主AI研究实习生”。翁荔曾在OpenAI领导Safety Systems团队至80多人，并担任安全研究副总裁，其回归被视作OpenAI对ASI路径的押注。她三周前发布的博客系统梳理了RSI的工程化思路，主张从模型外部的Harness层切入自我改进。

行业翁荔 OpenAI Thinking Machines

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推荐理由：翁荔两天前刚裸辞就回OpenAI带RSI项目，用AI研发AI，目标2026年出自主研究员，这剧情比小说还刺激。

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05:14

techcrunch@Amanda Silberling

Lilian Weng因健康原因辞去Thinking Machines联合创始人职务，随后加入OpenAI。她此前在OpenAI担任AI安全研究副总裁。本次回归OpenAI的具体职务尚未公开。

行业 Lilian Weng Thinking Machines OpenAI

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推荐理由：Lilian Weng从Thinking Machines又回OpenAI了，她在AI安全领域经验很深，这次回归挺有意思的。

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7月17日

02:42

lmarena.ai@lmarena_ai

精选

Inkling 在 Frontend Code Arena 开放权重模型中排名第10，得分1434，总体排名第37。它是前15名中唯一的美国开放权重模型。在品牌与营销领域排名第4，数据与分析领域排名第7，其余领域均进入前20。该模型由 Thinking Machines 发布，支持文本、图像、音频多模态推理，并提供全权重下载。即日起可通过 Tinker 进行微调并在 Inkling Playground 体验。

AI模型 Inkling Thinking Machines Frontend Code Arena

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推荐理由：Thinking Machines 出的 Inkling 开放权重模型在多模态推理和多个基准上表现不错，是美国目前排名最高的开放模型，不妨试试它的推理效果。

原文

7月16日

12:39

Junyang Lin@JustinLin610

Thinking Machines 推出名为 Inkling 的新模型，支持文本、图像和音频三种模态的推理。Inkling 的完整权重已开放，可在 Tinker 平台进行微调。用户还能通过 Inkling Playground 直接体验模型。该模型发布后获得了社区关注，原推文作者点赞其新架构。

AI模型 Inkling Thinking Machines 多模态

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推荐理由：Thinking Machines 发了 Inkling，一个能看图文听音频的推理模型，而且权重全开放，能自己微调，还能在 Playground 试玩。

原文

11:01

shao__meng@shao__meng

76°

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%）。

AI模型 Inkling Thinking Machines 多模态

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推荐理由：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。

原文

04:27

lmarena.ai@lmarena_ai

精选

Thinking Machines 发布 Inkling，支持文本、图像和音频三种模态。Inkling 已加入 Agent Arena，该基准使用数百万全球用户的长时任务评估智能体，任务涉及网络搜索、文件系统和终端操作。Inkling 也参与文本、视觉和代码竞技场。Inkling 完整权重开放，可在 Tinker 平台进行微调。

AI模型 Inkling Thinking Machines Agent Arena

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推荐理由：Thinking Machines 出了个新模型 Inkling，能同时处理文字、图片和音频，还在 Agent Arena 上测了长期任务能力。现在能免费下载权重自己微调，可以试试。

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03:57

The Rundown AI@therundownai

精选

Thinking Machines 推出了其首个模型 Inkling，这是一个开源权重的多模态系统。Inkling 拥有高达 100 万 token 的上下文窗口，能够原生处理文本、图像和音频，并支持可控思考努力。完整权重已在 Hugging Face 上公开，并可通过 Tinker 平台进行微调。团队表示 Inkling 不是整体最强的模型，但专为定制化而设计。

AI模型 Thinking Machines Inkling 多模态

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推荐理由：想找个能处理百万 token 多模态、还能自己微调的开源模型？Inkling 刚上线，权重直接开放，值得试试。

原文

03:46

Suhail@Suhail

精选

Thinking Machines 今日推出多模态模型 Inkling，支持文本、图像和音频三种模态的高效推理。该模型完全权重开放，允许用户在 Tinker 平台上进行微调。官方同时提供 Inkling Playground 供用户体验。这一发布标志着后训练基础设施即服务的垂直整合进入新阶段。

AI模型 Inkling Thinking Machines 多模态

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推荐理由：Inkling 能同时处理文本、图像和音频，权重全开放还能自己微调，去 Playground 玩一把就知道了。

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03:42

Paul Couvert@itsPaulAi

Thinking Machines发布了开源模型Inkling，采用Apache 2.0许可。Inkling为多模态模型，支持文本、图像和音频，拥有41B活跃参数。在Design Arena上其性能与GPT-5.6 Sol相当。公司还计划推出12B参数的Inkling-Small版本。Inkling提供完整权重，并可在Tinker平台微调。

AI模型 Inkling Thinking Machines GPT-5.6 Sol

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推荐理由：Thinking Machines出了个真开源的多模态模型Inkling，41B参数能和GPT-5.6 Sol掰手腕，还准备出12B小版，赶紧试试。

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03:40

elvis@omarsar0

精选

Thinking Machines推出Inkling，一个975B参数（41B活跃）的MoE Transformer模型。它原生支持文本、图像和音频多模态处理。上下文长度提供64K和256K两种版本。完整权重已开放，可在Tinker平台进行微调。用户还能通过Inkling Playground直接体验。

AI模型 Inkling Thinking Machines MoE

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推荐理由：Thinking Machines开源了975B参数的MoE模型Inkling，支持多模态和64K/256K长上下文，还能在Tinker上微调，值得试试。

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03:39

Lilian Weng@lilianweng

Thinking Machines 发布 Inkling 模型，提供完整开源权重。该模型在文本、图像、音频三种模态上均具备高效推理能力。用户可在 Tinker 平台上直接进行微调。基准性能覆盖广泛能力类别，适合实际应用与定制开发。

AI模型 Inkling Thinking Machines 多模态

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推荐理由：Thinking Machines 开源了 Inkling，能同时处理文本、图像和音频，还能在 Tinker 上微调，挺实用的。

原文

03:00

官方账号NVIDIA AI@NVIDIAAI

精选

Thinking Machines 推出开源模型 Inkling，支持文本、图像和音频三模态推理。模型基于 NVIDIA GB300 NVL72 训练，NVFP4 检查点已在 Hugging Face 开放下载。官方提供完整权重，并支持通过 Tinker 平台进行微调，用户也可在 Inkling Playground 直接体验。

AI模型 Inkling Thinking Machines NVIDIA

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推荐理由：Thinking Machines 刚发了 Inkling，一个开源的多模态推理模型，能处理文本、图像、音频，还给了完整权重可以微调，NVFP4 检查点直接下。

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02:20

techcrunch@Connie Loizos

Thinking Machines推出其首个公开开放模型Inkling，强调针对特定场景优化而非通用能力。公司经过一年半的幕后开发，首次展示技术方向。Inkling采用与主流大语言模型不同的架构，聚焦企业特定任务效率。该模型目前以开源形式发布，允许开发者定制。

AI模型 Thinking Machines Inkling 开放模型

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推荐理由：Thinking Machines终于亮出了首款开放模型Inkling，主打专精不搞一刀切，和GPT这类通用模型路线很不一样，值得看看。

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6月12日

12:29

官方账号Mira Murati (TML)@miramurati

Thinking Machines 宣布欢迎 Workshop Labs 的创始人 Luke Drago 和 Rudolf L. 加入团队。两人此前创办 Workshop Labs，致力于打造让未来保持人性化的 AI。加入后，他们将延续这一使命，与 Thinking Machines 共同开发与人类协同思考、扩展人类能动性的强大 AI 系统。Thinking Machines 强调，从 Tinker 项目到研究资助再到前沿探索，所有工作都服务于同一个目标：让 AI 赋能人类文明。Luke 和 Rudolf 的加入进一步强化了这一方向。

行业 AI 伦理人类能动性 Thinking Machines

推荐理由：两位创始人带着「AI 让人类更重要」的信念加入 Thinking Machines，关注 AI 伦理与人类能动性的从业者值得关注这家公司的下一步动作。

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12:28

官方账号Mira Murati (TML)@miramurati

Thinking Machines 宣布与 Barret Zoph 分道扬镳，同时任命 Soumith Chintala 为新任 CTO。Chintala 是 AI 领域资深领导者，曾为 PyTorch 等开源项目做出重要贡献，过去十年持续推动 AI 发展。此次人事变动标志着公司战略方向的调整，Chintala 的加入可能带来技术路线和团队管理上的新变化。关注 AI 基础设施和开源生态的从业者值得留意后续动态。

行业 Thinking Machines Soumith Chintala CTO 任命

推荐理由：AI 基础设施领域的关键人事变动，做深度学习框架或关注开源生态的开发者值得关注——Soumith Chintala 的 CTO 任命可能影响 Thinking Machines 的技术走向。

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5月21日

07:59

Lilian Weng@lilianweng

OpenAI 研究科学家 Lilian Weng 在 X 上呼吁加强人机交互领域的合作与研究，并转发了 Thinking Machines 的资助计划。该计划为推进人机交互的研究人员提供 10 万美元资助及 Tinker 积分，申请截止日期为 6 月 19 日。此举旨在推动 AI 与人类更自然、高效的互动方式，对交互设计、AI 产品开发者及学术研究者具有直接意义。

行业人机交互资助/基金 Lilian Weng

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推荐理由：人机交互是 AI 落地的关键瓶颈，10 万美元资助直接降低了研究门槛，做交互设计或 AI 产品的团队值得关注申请窗口。

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5月16日

17:57

Paul Couvert@itsPaulAi

Thinking Machines 展示了其模型 MiniCPM-o 4.5 的全双工交互能力，能同时处理音频、视觉和文本流数据。模型将连续数据流分割为固定长度片段，并按时间戳精确对齐融合，实现实时看、听、说。该设计模仿人类同时对话、观察和思考的方式，交互体验接近真人。早期结果和演示视频已公开，展示了 AI 与人类实时协作的新范式。

AI模型 MiniCPM-o 4.5 全双工交互实时流处理

推荐理由：全双工实时交互解决了 AI 对话中“轮流说话”的延迟痛点，做语音助手或实时交互系统的开发者可以直接看演示和设计思路。

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5月12日

17:19

官方一手歸藏(guizang.ai)@op7418

75°

前 OpenAI CTO Mira 创立的公司 Thinking Machines 发布了一款名为“交互模型”的创新 AI。该模型能原生处理音频、视频、文本等多种模态，并且实时思考、响应和行动。区别于传统的 Agent 架构将不同模型串联，它将所有模态统一在一个模型中，实现任意模态下的实时交互，用户可以随时打断、补充，AI 会持续关注用户状态并输出结果。模型由前台交互模型（每200毫秒处理输入并输出）和后台推理模型（处理复杂推理和长任务）两部分组成，最终提供实时交互和重度任务处理的能力。

AI模型多模态交互模型 Thinking Machines

事件专题

推荐理由：该模型打破了传统 AI 交互的固定对话模式，实现了真正的多模态实时交互，可能重新定义人机交互的标准。对于从事 AI 产品和交互设计的从业者而言，这是一个值得关注的技术方向。

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