前OpenAI CTO发布AI大模型Inkling 架构借鉴DeepSeek-V3

背景

2024 年，前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 离开 OpenAI，创办 AI 初创公司 Thinking Machines Lab，致力于开发开放、可定制的通用人工智能模型。经过约一年的研发，该公司于 2026 年 4 月 29 日正式发布其首款模型 Inkling。这一节点的选择并非偶然：大模型行业正在经历从“闭源垄断”到“开放权重+企业定制”的范式转变，同时中国模型（如 Kimi 系列）在数据与训练后优化上逐渐展现竞争力。Inkling 的诞生既是 Murati 个人技术理念的落地，也是行业格局变化的一个缩影。

核心内容

Inkling 是一款开放权重的通用 AI 模型，其架构主要借鉴了 DeepSeek 的 DeepSeek-V3，在训练后的优化阶段则使用了月之暗面（Moonshot AI）旗下 Kimi K2.5 模型的数据进行改进。这意味着 Inkling 不仅在模型设计上吸收了开源社区的高效架构，还借助中国顶尖模型在特定场景下的数据处理能力提升综合表现。

该模型允许用户在自有服务器上部署，并提供定制微调能力，适合企业对模型进行私有化适配。同时，Thinking Machines Lab 推出了面向企业的模型微调定制平台 Tinker，帮助企业更便捷地调整模型行为以满足业务需求。

在性能方面，Inkling 目前仍落后于部分头部模型（如 GPT-5、Claude 4 等），但其开放权重和可部署特性为中小型企业和技术团队提供了低成本探索大模型能力的入口。

在产品线拓展上，Thinking Machines Lab 于今年 5 月预览了一款可处理音视频输入的交互模型，表明公司正从纯语言模型向多模态方向演进。

融资方面，公司成立约一年即完成 20 亿美元种子轮融资，投后估值达到 120 亿美元，投资方包括 Andreessen Horowitz、英伟达、AMD 及 Jane Street。这反映出资本对开放权重 AI 赛道以及 Thinking Machines Lab 技术路线的强烈信心。

此外，报道提到当前中国 AI 模型整体使用量已超越美国同类产品，这一宏观趋势为 Inkling 采用 Kimi K2.5 数据优化提供了背景注脚。

关键要点

• 模型发布：前 OpenAI CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab 发布首款开放权重通用 AI 模型 Inkling。
• 技术来源：架构借鉴 DeepSeek-V3，训练后优化阶段采用月之暗面 Kimi K2.5 数据。
• 部署与定制：支持自有服务器部署和定制微调，配套推出企业平台 Tinker。
• 性能现状：综合性能落后于当前部分头部模型，但开放权重特性带来独特价值。
• 多模态拓展：公司已在预览阶段展示可处理音视频输入的交互模型，预示产品线扩展。
• 融资情况：成立约一年完成 20 亿美元种子轮融资，投后估值 120 亿美元，投资方包括 Andreessen Horowitz、英伟达、AMD 及 Jane Street。
• 行业背景：中国 AI 模型整体使用量已超过美国同类产品，Inkling 借助中国模型数据优化体现了全球化技术协作趋势。

意义与影响

Inkling 的发布是开放权重大模型领域的重要事件。Mira Murati 作为 OpenAI 前核心技术负责人，其新公司选择“开放权重+企业定制”路线，意味着对 OpenAI 闭源策略的一种回应式策略——让用户拥有模型本身的控制权，降低对单一供应商的依赖。这对于金融、医疗、政府等数据敏感行业尤为关键。

采用 DeepSeek-V3 架构与 Kimi K2.5 数据优化，既体现了大模型领域中美技术深度融合的现状，也验证了高效架构（如 DeepSeek 的 MoE 设计）与优质训练后数据（如 Kimi 的强化学习数据）结合的现实可行性。这可能会推动更多模型厂商在架构和训练数据上采用“混合借鉴”策略。

尽管 Inkling 目前性能未达顶尖，但开放的权限和低门槛部署使其在中小企业、研究机构中具有吸引力。配合 Tinker 平台，Thinking Machines Lab 试图构建一个“模型即服务+可定制”的生态，与 Hugging Face 等现有平台形成差异化竞争。

20 亿美元种子轮融资及 120 亿美元估值表明，资本市场对“开放权重+企业定制”赛道抱有极高期待。英伟达、AMD 等硬件厂商也参与投资，暗示硬件生态与开放模型之间的协同价值。

最后，中国 AI 模型使用量超越美国这一宏观趋势，使得 Inkling 主动嫁接中国模型数据的行为具有象征意义——在全球化技术竞争中，开放权重模型可能成为跨越地缘壁垒的通用基础设施，而 Thinking Machines Lab 正试图占据这一生态位。