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元OpenAI最高技術責任者のMira Murati氏が率いるThinking Machinesは7月15日、同社初となる基盤モデルInklingを公開しました。誰でも重みをダウンロードして改変できるオープンウェイト方式で、商用利用に寛容なApache 2.0ライセンスを採用しています。企業が自社データで調整して使うことを前提に据え、大手が売る画一的なモデルへの対抗軸を打ち出しました。
Inklingは総パラメータ9750億のMixture-of-Experts構成ですが、実際に稼働するのは約410億に絞られ、大規模ながら高速で安価に動きます。テキスト・画像・音声・動画の45兆トークンで一から学習したネイティブマルチモーダルモデルで、文脈長は100万トークンに達します。
最大の特徴は、推論にかける計算量を0.2から0.99まで自在に調整できる思考努力機構です。単純な処理では消費トークンを抑えて低コストに、複雑な課題では計算を厚くするといった使い分けができます。強化学習の過程では、モデルが自ら推論の文法的な冗長性を削ぎ落とす「思考の凝縮」と呼ばれる現象も観測されました。
ベンチマークでは最上位を狙わず、幅広い用途で安定した性能を出す設計です。SWE-bench Verifiedで77.6%を記録し米NvidiaのNemotron 3を上回る一方、コーディングや高度な推論では中国のGLM 5.2やDeepSeek V4 Pro、クローズドのClaude Fable 5などに一歩譲ります。同社もInklingを「現時点で最強のモデルではない」と明言しています。
事業面では、収益源をモデル本体ではなく微調整プラットフォームTinkerに置く戦略です。重みが公開される以上、誰がどこで動かしても同社に課金義務は生じないためです。また政治的に微妙な話題にも直接答えるよう学習させた検閲耐性も、差別化要素として打ち出しています。
同社は2025年にMurati氏らが設立し、創業から約9カ月でこの規模のモデルを出荷した点を強調しています。ただ初期の学習データ生成にはMoonshot AIのKimi K2.5など他社のオープンモデルを一部利用しており、次モデルでは完全に自己完結させる方針です。