Модель решила, что рассуждения лишние. Thinking Machines Lab открыла Inkling на 975 млрд параметров
Автор: Артур Берг Стартап Thinking Machines Lab, который собрали бывшие руководители OpenAI во главе с Мирой Мурати, показал свою первую большую модель — Inkling. Ход выбрали вполне практичный: веса открыты, модель можно скачать, запускать у себя и дообучать под свои данные. Для дебюта это выглядит не как проба пера, а как выход на сцену с довольно тяжёлым реквизитом.
Inkling построена по схеме Mixture of Experts. Всего в ней 975 млрд параметров, но на один запрос активируется около 41 млрд. Такой расклад уже стал обычным для крупных моделей: качество держится, а стоимость инференса не улетает в космос. Для ориентира — DeepSeek-V3 тоже работает на MoE, а Meta* в новых поколениях Llama делает ставку на удешевление вывода, потому что бизнес на это смотрит очень внимательно.
У модели контекст до 1 млн токенов. С нуля её учили работать не только с текстом, но и с аудио и видео, а отдельно разработчики выделяют программирование и логический вывод. Вместе с большой версией компания показала Inkling-Small — более компактный вариант с 12 млрд активных параметров. Его продвигают как более быстрый и менее затратный в эксплуатации.
Thinking Machines Lab говорит прямо: гнаться только за верхними строчками бенчмарков не планировали. Ставка — на кастомизацию. Под это Inkling связали с собственной платформой Tinker, через которую компании смогут дообучать модель на внутренних данных и разворачивать её в своей инфраструктуре. На фоне правил по хранению данных в Европе и США это уже не экзотика для энтузиастов, а вполне понятный запрос корпоративных клиентов.
Самая занятная деталь всплыла в процессе обучения. По словам разработчиков, Inkling в какой-то момент сама перестала выдавать промежуточные рассуждения на естественном языке, решила, что это лишняя трата вычислений. Потом эту функцию вернули: пользователям и заказчикам всё же важно видеть, как модель пришла к ответу, пусть и в упрощённом виде.
Inkling против Meta* и DeepSeek
Thinking Machines Lab появилась только в феврале 2025 года, но уже успела попасть в число самых дорогих ИИ-стартапов нового поколения. В команде — бывший технический директор OpenAI и временная глава компании Мира Мурати, сооснователь OpenAI Джон Шульман и бывший вице-президент по исследованиям безопасности и робототехники Лилиан Вэн. На посевной стадии стартап привлёк $2 млрд при оценке в $12 млрд. Для рынка это крупный чек даже по меркам нынешнего бума вокруг генеративного ИИ.
До релиза Inkling компания успела показать Tinker, голосовую систему для общения с ИИ и несколько исследовательских работ, но полноценной модели у неё не было. Теперь стартап входит в сегмент, где уже закрепились DeepSeek, Alibaba с линейкой Qwen, Meta* с Llama и Mistral. Тренд последних полутора лет тут довольно ясный: всё больше разработчиков пытаются продавать не закрытый API, а открытые или полуоткрытые модели, которыми компании могут управлять сами. По оценке Menlo Ventures, корпоративные траты на генеративный ИИ в 2025 году превысили $13 млрд, и заметная часть спроса пришлась именно на кастомные развёртывания.
У Thinking Machines Lab на этом фоне есть своя ниша. Если OpenAI и Anthropic зарабатывают в первую очередь на закрытых сервисах, то новый игрок пытается встать между базовой моделью и корпоративной настройкой. Здесь выигрывает не только сила самой модели. Важны удобство дообучения, контроль над данными и понятная стоимость эксплуатации. Не случайно вместе с большой Inkling сразу вышла и Inkling-Small: для многих компаний экономия на инференсе важнее рекордов в тестах.
Есть и ещё одна деталь, уже не только про рынок, но и про саму логику ИИ. История с моделью, которая во время обучения «убрала» свои текстовые рассуждения, хорошо попадает в нынешний разговор об интерпретируемости. В 2025 и 2026 годах исследователи Anthropic, OpenAI и Google не раз показывали, что видимые chain-of-thought-ответы не всегда совпадают с реальным внутренним процессом модели. Inkling тут ничего не переворачивает, но напоминание получается громкое: прозрачность в ИИ приходится проектировать отдельно, а иногда ещё и возвращать вручную.
Для Thinking Machines Lab релиз Inkling — ещё и проверка оценки в $12 млрд на практике. Если Tinker и открытая модель зайдут корпоративным клиентам, стартап сможет встать рядом с Mistral и Cohere в гонке за бизнес-заказчиков. Если рынок снова уйдёт в сторону закрытых экосистем, одной громкой родословной выходцев из OpenAI уже не хватит.
* Принадлежит компании Meta, она признана экстремистской организацией в РФ и её деятельность запрещена.
