
美国人工智能新创公司Thinking Machines Lab的第二代模型亮相了,被视为挑战中国在开源AI领域主导地位的关键一步。11月5日,由OpenAI前首席技术官米拉·穆拉蒂创立的Thinking Machines Lab正式发表第二代开源模型Inkling 2 Small。与此同时,市场消息指出,公司正寻求50亿美元融资,投前估值已达400亿美元。模型与融资同一周落地,这家成立仅一年半的硅谷明星实验室,急需用一款足够硬核的新模型向投资人证明自己。
先看模型本身。Inkling 2 Small是一款总参数5940亿的混合专家模型,实际激活参数约170亿,在Artificial Analysis的Intelligence Index上拿到31分,远高于第一代Inkling Small的13分,表现与Gemini 3.8 Flash相当。模型在72块GB300 NVL72机架集群上完成训练,首批通过公司的微调服务Tinker提供,权重将在外部安全性检查与红队测试完成后,于下周以Apache 2.0许可证公开。值得注意的是,7月发布第一代Inkling时,公司是权重与模型一起直接公开的,这次却改成了“先闭源验证、再开放”的分阶段方式。先用云端服务跑起来,验证通过后再放权重,这种谨慎反映了模型能力越强、开放前的检查越严的行业共识。
再看这款模型瞄准的对手。Inkling 2 Small在三项知识工作基准上领先于包括Kimi K3在内的开源模型,而在其技术博客里唯一具名的外部模型,正是月之暗面的Kimi K3。Kimi K3是官方口径的首个开放3万亿参数级别的模型,11月4日开放的Kimi K3.1 Pro更是登顶Agent Arena开放模型榜。Thinking Machines Lab拿Kimi K3当参照,等于公开承认:中国开源模型已经是全球开源竞赛的标杆。商传媒11月7日的报道直接把这次发布定性为“挑战中国开源AI”,这个判断并不夸张:当一家美国实验室发布新模型时,需要点名一款中国模型来证明自己的分量,本身就说明了开源AI的权力格局正在发生变化。
融资的消息同样值得留意。据Business Insider援引知情人士报道,Thinking Machines Lab正接近完成一轮50亿美元融资,由Accel领投,投前估值400亿美元,较去年20亿美元种子轮的120亿美元估值翻三倍多。英伟达另在洽谈单独投资约25亿美元。双方均未置评,融资尚未关闭,条款仍可能变化。成立一年半、只有一款正式发布过的模型,估值却已经冲到400亿美元,这个数字本身就是AI投资热潮的一个缩影。投资人押注的不是当下的收入,而是穆拉蒂团队能否在下一代模型竞赛中持续拿出硬核产品。Inkling 2 Small的31分,就是这轮融资最关键的论据。
把这款模型放到全球开源AI的竞争图景里看,位置就更清楚了。过去一年,中国开源模型接连刷新纪录:Kimi K3.1 Pro开放2.8万亿参数权重,百度公开ERNIE 5.5 Flash Base,腾讯发布混元Hy4,阿里千问系列成为韩国开发者最常用的底座。韩国“自主AI”绕不开中国模型,微软与亚马逊相继为Kimi K3.1 Pro打开收入分成,中国开源生态正在从“有人用”走向“有人付费”。Thinking Machines Lab的Inkling 2 Small,是美国实验室在开源赛道上的一次正面回应。它的31分与Kimi K3的直接对标,意味着开源模型的竞争已经从各自发布,变成了同一张榜单上的贴身肉搏。
当然,一场发布改变不了格局。Inkling 2 Small的权重尚未正式开放,31分的榜单成绩也需要在更多独立评测中复核。50亿美元融资尚未关闭,400亿美元的估值能否兑现,还要看下一代模型的表现。对中国开源生态来说,真正的考验不是某一家美国实验室的追赶,而是能否持续把模型能力、开放生态与商业化结合起来。Kimi K3.1 Pro三天内接连登陆微软Foundry与亚马逊Bedrock,说明这条路正在走通。开源AI的竞赛才刚刚进入下半场,谁能把模型做得又强又便宜、又能让开发者真正用起来,谁就能笑到最后。
来源:商传媒、Business Insider(2026年11月7日报道)
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