Thinking Machines Labが初のAIモデル「Inkling」をオープンソースのマルチモーダル基盤モデルとして公開した。テキスト、画像、音声、動画入力に対応し、総パラメータ数9750億、アクティブパラメータ数410億のMixture-of-Experts型Transformerで、45兆トークンで事前学習され、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する。
同社はInklingを最強の既製モデルではなく、カスタマイズに適したオープンウェイト基盤として位置付けており、特定のニーズに適応させることを目的としている。
開発者はTinkerプラットフォームを通じて直ちにInklingをカスタマイズでき、期間限定で50％割引で利用できる。
何が起きたか
Thinking Machines Lab（OpenAI元CTOのミラ・ムラティ氏が設立）が7月15日、初のAIモデル「Inkling」を発表した。テキスト、画像、音声、動画に対応するマルチモーダルモデルで、Apache 2.0ライセンスの下、全ウェイトをHugging Faceで公開している。総パラメータ数9750億、アクティブパラメータ数410億のMoE型Transformerで、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する。
なぜ重要か
Inklingはカスタマイズに適したオープンウェイト基盤として位置付けられており、ユーザーが「自分のものにできる」ことを重視している。推論に費やす思考の労力を調整できる仕組みにより、コストや遅延と性能のバランスを制御でき、ファインチューニングがしやすいため、特定の用途に合わせて調整したいユーザーにとって柔軟な選択肢となる可能性がある。
注目点
開発者はファインチューニングプラットフォーム「Tinker」で同日からInklingをカスタマイズでき、期間限定で50％割引価格で提供される。軽量版「Inkling-Small」（総パラメータ数2760億、アクティブパラメータ数120億）のプレビューも公開され、テスト完了後にウェイトが公開予定。推論プロバイダーのTogetherAIやFireworksとも提携し、ファインチューニング済みモデルの展開に向けて進展している。
OpenAIのCTOを務めたミラ・ムラティ氏が創設したThinking Machines Labは、純粋な性能追求とは異なる哲学でAIモデル分野に参入した。同社はInklingが利用可能な最強モデルであることを主張するのではなく、カスタマイズと適応のための基盤として明確に位置付けており、これは「人間の意志と判断を拡張するAIを構築する」という掲げられたミッションを反映し、一元化された能力よりもユーザーエージェンシーを強調している。
Inklingの技術設計はこのポジショニングを支持している。調整可能な計算労力を備えたMixture-of-Experts アーキテクチャにより、ユーザーは特定のユースケースに対して速度、コスト、品質のトレードオフを行える。これは最大規模モデルを導入できない一方で柔軟性が必要な組織にとって特に価値がある。テキスト、画像、音声、動画にまたがる45兆トークンの事前学習コーパスはInklingを真のマルチモーダル基盤として位置付けるが、同社は特定ベンチマークでの優位性を主張していない。
商用モデル（Apache 2.0ライセンスの下でのオープンソースウェイト、有料ファインチューニングプラットフォーム「Tinker」、推論プロバイダーTogetherAIおよびFireworksとのパートナーシップ）は、Thinking Machinesがアクセス制限ではなくカスタマイズサービスと導入を通じて価値を捉えることを意図していることを示唆している。軽量版（Inkling-Small）の即時利用可能性とセルフファインチューニングデモは、同社が適応への障壁を低減し、潜在的にAIシステムに対する制御を求める開発者と組織にInklingを魅力的なものにしている。
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