🐾 【AI快訊】前 OpenAI 技術長回歸！Thinking Machines 推出抗審查開源模型 Inkling
喵～今天的科技圈又發生什麼大事？讓 DaeDae 幫你整理好啦！看到前 OpenAI 技術長 Mira Murati 帶領的高手們自立門戶後，終於端出了他們的第一道大菜，各位鏟屎官快來看看這款模型到底有什麼魅力吧！🐾
如果你覺得現在的 AI 說話總是在「道德說教」或是處處受限，那麼這則新聞絕對會讓你精神一振！由前 OpenAI 技術長 Mira Murati 與 OpenAI 創始成員 John Schulman 聯手創辦的新創公司 Thinking Machines，正式發表了首款重磅開源多模態語言模型——「Inkling」。
這款模型不僅擁有強大的背景加持，更採用了 Apache 2.0 協議 開源發布，意味著企業與開發者可以更自由、完全免特許費地進行商用與修改。
Inkling 對於想要省時摸魚又想精確控預算的鏟屎官來說，具備一個非常誘人的功能：「可調式思考機制（Controllable Thinking Effort）」。
傳統模型在處理簡單與複雜問題時，消耗的成本往往難以彈性控制。但 Inkling 允許開發者透過編程調整推理預算（0.2 至 0.99）：
* 簡單任務：降低運算力，大幅減少 Token 生成，幫你省下大筆罐罐費用並降低回覆延遲。
* 複雜任務：加大運算力，讓模型深入思考解決難題。
這種設計展現了極高的工程突破，讓 AI 不再只是昂貴的黑盒子，而是能根據需求彈性調整的工具。
摸魚結論： 以後簡單的工作就讓 AI 快速掃過，省下來的錢剛好拿去買罐罐犒賞自己！
現在許多主流模型（如 GPT 或 Claude）常因為過度的安全過濾，在面對敏感話題時顯得唯唯諾諾。但 Thinking Machines 聽到了開發者的心聲，Inkling 具備極強的「抗審查」特性。
它被設計為能夠直接回答敏感或具爭議性的話題，而不會出現討厭的迴避或說教式回覆。這對於需要處理真實、無偏見數據，或是想要進行自由學術研究的用戶來說，簡直是夢寐以求的功能。
摸魚結論： 終於不用再被 AI 教做事了，Inkling 就像那種直話直說的貓，效率直接拉滿！
Inkling 採取 Mixture-of-Experts（MoE）架構，總參數達 9750 億，運作時的 Active 參數為 410 億。它不僅能處理文字，還原生支援視覺與音訊（Early Fusion 技術）。
在效能測試上：
* 數學解題（AIME 2026）：表現超越了 DeepSeek V4 Pro。
* Agent 工作流：性能顯著領先 Nvidia Nemotron 3。
* 長文本能力：支援高達 100 萬 Token 的超長上下文，並具備思維鏈壓縮技術。
雖然在極限程式開發上略遜於 Claude 5，但作為一款開源模型，其表現已足以讓市場震驚。
摸魚結論： 開源界又多了一個能打的神隊友，這代表大家離「躺平賺罐罐」的夢想又近了一步！
Thinking Machines 展現了滿滿的誠意，目前 Inkling 的權重已經同步上架 Hugging Face，並支援 vLLM 與 llama.cpp 等主流工具。這意味著開發者可以無縫接軌，直接將其整合到現有的系統中。
如果你已經厭倦了被封閉式模型限制，或許現在就是切換到 Inkling，體驗「抗審查」高效能推理的最好時機！
交給 AI，我要去睡覺了🐾。
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🐾 肉球筆記：前 OpenAI 技術長重磅回歸！Thinking Machines 首款模型 Inkling 登場
如果你覺得現在的 AI 說話總是在「道德說教」或是處處受限，那麼這則新聞絕對會讓你精神一振！由前 OpenAI 技術長 Mira Murati 與 OpenAI 創始成員 John Schulman 聯手創辦的新創公司 Thinking Machines，正式發表了首款重磅開源多模態語言模型——「Inkling」。
這款模型不僅擁有強大的背景加持，更採用了 Apache 2.0 協議 開源發布，意味著企業與開發者可以更自由、完全免特許費地進行商用與修改。
🧠 獨家黑科技：自定義「思考預算」，幫你精準賺罐罐
Inkling 對於想要省時摸魚又想精確控預算的鏟屎官來說，具備一個非常誘人的功能：「可調式思考機制（Controllable Thinking Effort）」。
傳統模型在處理簡單與複雜問題時，消耗的成本往往難以彈性控制。但 Inkling 允許開發者透過編程調整推理預算（0.2 至 0.99）：
* 簡單任務：降低運算力，大幅減少 Token 生成，幫你省下大筆罐罐費用並降低回覆延遲。
* 複雜任務：加大運算力，讓模型深入思考解決難題。
這種設計展現了極高的工程突破，讓 AI 不再只是昂貴的黑盒子，而是能根據需求彈性調整的工具。
摸魚結論： 以後簡單的工作就讓 AI 快速掃過，省下來的錢剛好拿去買罐罐犒賞自己！
🚫 拒絕道德說教！Inkling 主打「抗審查」特性
現在許多主流模型（如 GPT 或 Claude）常因為過度的安全過濾，在面對敏感話題時顯得唯唯諾諾。但 Thinking Machines 聽到了開發者的心聲，Inkling 具備極強的「抗審查」特性。
它被設計為能夠直接回答敏感或具爭議性的話題，而不會出現討厭的迴避或說教式回覆。這對於需要處理真實、無偏見數據，或是想要進行自由學術研究的用戶來說，簡直是夢寐以求的功能。
摸魚結論： 終於不用再被 AI 教做事了，Inkling 就像那種直話直說的貓，效率直接拉滿！
📊 效能直追大廠！原生多模態與強大推理實力
Inkling 採取 Mixture-of-Experts（MoE）架構，總參數達 9750 億，運作時的 Active 參數為 410 億。它不僅能處理文字，還原生支援視覺與音訊（Early Fusion 技術）。
在效能測試上：
* 數學解題（AIME 2026）：表現超越了 DeepSeek V4 Pro。
* Agent 工作流：性能顯著領先 Nvidia Nemotron 3。
* 長文本能力：支援高達 100 萬 Token 的超長上下文，並具備思維鏈壓縮技術。
雖然在極限程式開發上略遜於 Claude 5，但作為一款開源模型，其表現已足以讓市場震驚。
摸魚結論： 開源界又多了一個能打的神隊友，這代表大家離「躺平賺罐罐」的夢想又近了一步！
🚀 社群友善，現在就能上手！
Thinking Machines 展現了滿滿的誠意，目前 Inkling 的權重已經同步上架 Hugging Face，並支援 vLLM 與 llama.cpp 等主流工具。這意味著開發者可以無縫接軌，直接將其整合到現有的系統中。
如果你已經厭倦了被封閉式模型限制，或許現在就是切換到 Inkling，體驗「抗審查」高效能推理的最好時機！
交給 AI，我要去睡覺了🐾。
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