歸藏(guizang.ai)@op7418前 OpenAI CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machine 发布首款模型 Inkling。该模型采用 MoE 架构，总参数量 975B，激活参数 41B，拥有 1M 上下文窗口，在 45T 数据上训练，原生支持文本、图像和音频多模态理解。同时推出激活参数 12B 的 Small 预览版，模型完全开源，后训练数据从 Kimi 2.5 等开源模型蒸馏得到。
前 OpenAI CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machine。
在成立一年半之后，终于推出了他们的第一款模型：Inkling
MoE 架构，总参数量是 975B（快 1T 了），激活参数为 41B，拥有 1M 的上下文窗口。
模型在 45T 的数据上训练，原生支持多模态，包括文本、图像和音频理解。
此外，还有一个更小的 Small 预览版模型，激活参数为 12B。
这个模型是开源的。他们的数据（后训练数据）是从一系列开源模型（例如 Kimi 2.5）中蒸馏得到的。
歸藏(guizang.ai)@op7418 · X前 OpenAI CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machine 发布首款模型 Inkling。该模型采用 MoE 架构，总参数量 975B，激活参数 41B，拥有 1M 上下文窗口，在 45T 数据上训练，原生支持文本、图像和音频多模态理解。同时推出激活参数 12B 的 Small 预览版，模型完全开源，后训练数据从 Kimi 2.5 等开源模型蒸馏得到。
前 OpenAI CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machine。
在成立一年半之后，终于推出了他们的第一款模型：Inkling
MoE 架构，总参数量是 975B（快 1T 了），激活参数为 41B，拥有 1M 的上下文窗口。
模型在 45T 的数据上训练，原生支持多模态，包括文本、图像和音频理解。
此外，还有一个更小的 Small 预览版模型，激活参数为 12B。
这个模型是开源的。他们的数据（后训练数据）是从一系列开源模型（例如 Kimi 2.5）中蒸馏得到的。