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Inkling、975B パラメータの完全公開 MoE モデル発表―カスタマイズ可能な基盤モデル
30秒で把握
- 1Thinking Machines が Inkling (975B 総パラメータ・41B アクティブ) の完全公開重みを公開・テキスト・画像・音声の 3 モダリティ対応・1M トークンコンテキスト
- 2制御可能な思考量でコスト・遅延と性能のバランス・Nemotron 3 Ultra 比で同等性能時に 3 分の 1 トークン消費・カスタマイズ基盤として設計
- 3Tinker プラットフォームで即座にファインチューニング可能・Inkling Playground で試用・Inkling-Small (12B アクティブ) も同時プレビュー
要約
Thinking Machines は、975B 総パラメータ (41B アクティブ) を持つ Mixture-of-Experts トランスフォーマー「Inkling」を公開し、完全な重みを開示した。1M トークンまでのコンテキスト窓を備え、テキスト・画像・音声・動画 45 兆トークンで事前学習し、テキスト・画像・音声の 3 モダリティをネイティブに処理する。制御可能な思考量により推論コストと性能のバランスを実現し、設計上は相互作用型モデル・インターフェースの背景推論モデルとして機能するため、ファインチューニング基盤として高いカスタマイズ性を持つ。より軽量な Inkling-Small (12B アクティブパラメータ) も同時にプレビュー公開され、開発者向けの Inkling Playground で試用できる。
あなたへの影響
カスタマイズ・ファインチューニング前提の設計であるため、最高性能を求める評価ではなく「広い領域対応と適応可能性」を重視するチームが自社タスク向けに微調整して活用する価値が高い。
推奨：音声・画像の実時間インタラクション運用を計画する場合は Interaction Models との組み合わせを検証推奨。