Mira MuratiのラボがInkling-Smallを公開、予算重視の開発者向けの軽量なオープンモデル

ニュース概要

元OpenAI最高技術責任者のMira Muratiが設立したAI研究企業であるThinking Machines Labは、2026年7月15日午前9時（太平洋標準時）に、最初のオープンウェイトモデルファミリーを公開しました。旗艦リリースであるInklingは、9750億パラメータのマルチモーダルMixture-of-Expertsモデルであり、大規模なGPUクラスターにアクセスせずに強力な推論性能を求めるチーム向けに、より軽量の姉妹モデルであるInkling-Smallと同時に登場しました。同社はリーダーボードのトップ争いを追うのではなく、独自の製品向けにAIシステムをカスタマイズおよびファインチューニングしたい開発者向けの柔軟な出発点として、両モデルを位置づけています。

InklingおよびInkling-Smallとは

Inklingは、256のルーティングエキスパートと層ごとに2つの共有エキスパートを持つMixture-of-Expertsトランスフォーマーアーキテクチャに基づいて構築されており、任意のトークンに対して6つのルーティングエキスパートが起動します。この設計により、モデル全体では9750億の総パラメータを持ちながら、推論時にアクティブになるのは約410億にすぎず、計算コストを管理可能な範囲に抑えています。Inkling-Smallは同じアーキテクチャを縮小した規模で採用しており、総パラメータ数は2760億で、トークンあたりのアクティブパラメータは約120億です。両モデルとも最大100万トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、テキスト、画像、音声、動画にまたがる合計45兆トークンでトレーニングされています。

注目すべき点として、Inkling-Smallはローンチ時にテクニカルプレビューとして公開されました。追加の安全性および品質テストのため、完全なダウンロード可能なウェイトは一時的に保留されていますが、開発者はThinking MachinesのカスタマイズプラットフォームであるTinkerを通じて既にファインチューニングが可能です。

コスト管理のための「思考努力」ダイヤル

Inklingファミリー全体に共通するより特徴的な機能の一つが、システムメッセージを通じて調整可能な制御可能な「思考努力」設定であり、これにより開発者は推論の深さと、速度およびトークンコストをトレードオフできます。同社の研究者は、このアプローチにより、InklingはTerminal Bench 2.1などのエージェントコーディングベンチマークでNvidiaのNemotron 3 Ultraモデルの約3分の1のトークン数を使用しながら、競合システムに匹敵する成績を収めたと報告しています。特にInkling-Smallにおいて、この効率的な推論設計は、レイテンシに敏感で予算を重視するワークロード、すなわちコーディングアシスタント、自動採点システム、および下流のより小規模なモデル向けの合成トレーニングデータの生成などを明確にターゲットにしています。

ベンチマーク性能

Inklingは最高の推論努力設定において、GPQA Diamondで87.2%、AIME 2026で97.1%、そして現実のコーディング能力の指標として広く用いられるSWE-Bench Verifiedで77.6%を記録しました。マルチモーダル評価では、視覚タスクのMMMU Proで73.5%、音声理解のVoiceBenchで91.4%に達しました。Thinking Machinesは、Inkling-Smallがこれらの同じ評価の多くにおいて、アクティブパラメータの3分の1未満を使用しているにもかかわらず、視覚および音声のスコアが最大規模のモデルから通常1〜3パーセントポイントの範囲内に留まっており、より大規模な対応モデルにわずかに遅れるのみであると報告しています。

トレーニングアプローチと安全性への取り組み

Inklingファミリーはハイブリッド最適化手法を用いてトレーニングされ、大きな重み行列にはMuonオプティマイザを、残りのパラメータにはAdamを適用した後、教師ありファインチューニングと、3000万回以上のロールアウトを伴う大規模な強化学習を行いました。同社はキャリブレーションに特に重点を置き、結果が判明している現実世界の質問に対してモデルをトレーニングすることで、自信満々に推測するのではなく、適切な不確実性を表現するようにしたと述べています。安全性評価には敵対的レッドチーミングベンチマークが含まれ、InklingはStrongREJECTテストで98.6%、FORTRESS敵対的安全性スイートで78.0%を記録し、併せて独立したテスターによる外部レビューも行われました。

提供開始と価格設定

Inklingの完全なウェイトはHugging Faceを通じて今すぐダウンロード可能であり、NvidiaのBlackwellチップ向けに最適化された圧縮NVFP4チェックポイントも含まれています。また、Together AI、Fireworks、Modal、Databricks、Basetenなどのホスティングパートナーを通じてもモデルにアクセスできます。Thinking MachinesはTinkerを通じてファインチューニングを行う開発者向けに期間限定で50%の割引を提供しており、Tinkerコンソール内のInklingプレイグラウンドへの無料で期間限定のアクセスも提供しています。Inkling-Smallの完全なウェイトは、追加のテストが完了次第、公開される予定です。

業界の背景

今回のリリースにより、Thinking Machinesの公開製品ラインナップには、以前にデビューしたTinkerファインチューニングプラットフォームに続き、2つ目のエントリーが追加されました。同社の研究者は、Inklingがオープンかクローズドを問わず、利用可能な単一の最強モデルになることは意図していないと率直に述べています。代わりに、開発者、大学、研究機関に対し、専門的な科学、コーディング、推論アプリケーション向けに適応できる、バランスの取れた効率的な基盤を提供することに重点を置いています。初期の企業からの関心は、投資会社であるBridgewater Associatesとのコラボレーションを通じて強調されました。同社はInklingを金融推論ベンチマークに適用し、同等のプロプライエタリモデルの計算コストのごく一部で強力な結果を報告しています。