約1兆パラメーターで画像・音声の理解やコーディングに対応、用途別に調整できるオープンウェイトAIモデル「Inkling」登場
約1兆パラメータ誇るオープンウェイトモデル「Inkling」
Thinking Machines Labが開発した9750億パラメータ（有効パラメータ410億）のMoE構造AIモデル。モデルの重みがHugging Face等でオープン公開。
テキスト・画像・音声・映像を扱うマルチモーダル対応
単なるテキスト処理にとどまらず、画像認識、音声理解、プログラミング、ツール操作など幅広い基礎能力を備え、最大100万トークンの長文文脈をサポート。
自社用途に合わせた「ファインチューニング」を前提に設計
汎用性能を誇るだけでなく、社内規定や独自の開発ルールを学習させる追加学習のしやすさを重視。「実務に即したAIカスタマイズ」の基盤として開発。
処理スピードと精度のバランスを選ぶ「思考量（Thinking Effort）」の調整
問題の難易度に応じて思考に使う計算量を調整可能。従来の最有力オープンモデルと同等精度を、より少ないトークン生成数（低コスト・高速）で実現。
NVIDIA Blackwell向け軽量版や「Inkling-Small」も予定
NVFP4フォーマット対応版の配布や、2760億パラメータ（有効120億）の軽量モデル「Inkling-Small」の展開など、多様なハードウェア環境での運用を視野に提供。