Phòng thí nghiệm máy tư duy, công ty khởi nghiệp AI do cựu Giám đốc công nghệ OpenAI Mira Murati thành lập, đã phát hành mô hình nền tảng đầu tiên vào ngày 15 tháng 7 năm 2026. Mô hình có tên Inkling, cung cấp đầy đủ trọng lượng mở cho các nhà phát triển muốn tinh chỉnh nó cho các trường hợp sử dụng của riêng họ — một sự đặt cược có chủ ý vào việc tùy chỉnh theo cách tiếp cận một kích cỡ phù hợp với tất cả đang thống trị ngành công nghiệp AI. Sự ra mắt này đánh dấu bằng chứng công khai đầu tiên cho một công ty đã dành hơn một năm để xây dựng cơ sở hạ tầng AI mà phần lớn nằm ngoài tầm nhìn của công chúng và nó đến vào thời điểm các doanh nghiệp phương Tây đang khao khát tin nóng về AI và các lựa chọn thay thế đáng tin cậy cho cả các mô hình độc quyền có kiểm soát và các hệ thống nguồn mở chi phí thấp của Trung Quốc.

Mơ hồ là gì?

Inkling là mô hình đầu tiên được Think Machines đào tạo toàn diện từ đầu. Đó là kiến ​​trúc hỗn hợp các chuyên gia (MoE) có 975 tỷ tham số, mặc dù đối với lời nhắc trung bình, nó chỉ sử dụng khoảng 41 tỷ tham số đó để xử lý các tác vụ nhanh hơn và giữ chi phí ở mức thấp. Theo công ty, mô hình này đã được đào tạo trên khoảng 45 nghìn tỷ mã thông báo văn bản, hình ảnh, âm thanh và video và có thể suy luận tự nhiên trên cả bốn loại đầu vào. Tuy nhiên, đầu ra của nó bị giới hạn ở văn bản - mặc dù văn bản đó có thể bao gồm mã, các tạo phẩm được tạo kiểu và dữ liệu có cấu trúc.

Mô hình này cung cấp các biện pháp kiểm soát "nỗ lực tư duy" cho phép các nhà phát triển thực hiện các cân bằng, chẳng hạn như hy sinh tốc độ xử lý để có được độ chính xác. Điều bất thường là Inkling cũng gắn cờ các kết quả đầu ra của chính mình về sự không chắc chắn thay vì chỉ đơn giản tạo ra ảo giác nghe có vẻ tự tin. Các nhà phát triển có thể tinh chỉnh mô hình trực tiếp trên Tinker, API đào tạo của công ty ra mắt vào tháng 10 năm 2025.

Một giải pháp thay thế của phương Tây cho các mô hình nguồn mở của Trung Quốc

Một trong những khía cạnh quan trọng nhất của việc ra mắt là những gì nó thể hiện trong hệ sinh thái trọng lượng mở rộng lớn hơn. Trong năm qua, không gian đó đã bị thống trị bởi các công ty AI của Trung Quốc như DeepSeek và Alibaba, trong khi Meta đã hạ thấp dòng mô hình Llama của mình để chuyển sang một cách tiếp cận độc quyền hơn. Inkling được định vị là giải pháp thay thế đáng tin cậy đầu tiên của phương Tây cho các hệ thống đó.

Nhà phân tích Mitch Ashley của Futurum Group nói với Wall Street Journal rằng Inkling mang đến cho các doanh nghiệp phương Tây một giải pháp thay thế tập trung vào kinh tế tùy chỉnh - chuyển chi tiêu từ định giá API cho mỗi mã thông báo sang cơ sở hạ tầng mà doanh nghiệp tự kiểm soát. Ashley nói: “Các nhóm kỹ thuật nên coi việc lựa chọn mô hình cơ sở là một quyết định về kiến ​​trúc”. "Mô hình mà một tổ chức tinh chỉnh sẽ trở thành một phần nền tảng phần mềm của tổ chức đó và chi phí chuyển đổi sẽ tăng lên theo mỗi lần tùy chỉnh tiếp theo."

Thành thật về những hạn chế của nó

Thought Machines đã minh bạch một cách bất thường về thực tế rằng Inkling không phải là mô hình mạnh nhất trên thị trường. Công ty thừa nhận rằng nó không phù hợp với các hệ thống AI độc quyền tiên tiến nhất hiện có. Thay vào đó, họ đánh cược rằng khả năng tùy chỉnh sẽ tạo nên sự khác biệt: thay vì phát hành Inkling như một ứng dụng kiểu chatbot cứng nhắc, công ty định vị nó như một mô hình cơ sở mà các tổ chức nên tinh chỉnh và chạy trên cơ sở hạ tầng của riêng họ.

Chiến lược này đã cho thấy nhiều hứa hẹn. Khi cộng tác với Bridgewater Associates, các nhà nghiên cứu đã sử dụng Tinker để tinh chỉnh mô hình mở với dữ liệu tài chính chuyên biệt. Kết quả là một mẫu máy gọn nhẹ, chi phí thấp đã đạt được 84,7% điểm chuẩn lý luận tài chính hàng đầu — vượt trội so với các lựa chọn thay thế độc quyền tiên tiến nhất với chi phí thấp hơn 10%.

Tốc độ và Silicon

Thought Machines cho biết họ có thể phát triển Inkling từ đầu trong vòng chưa đầy 9 tháng, một mốc thời gian có thể so sánh thuận lợi với chu kỳ phát triển nhiều năm của các đối thủ như OpenAI và Anthropic. Mô hình này được đào tạo trên hệ thống GB300 NVL72 của Nvidia dưới sự hợp tác giữa hai công ty được công bố vào tháng 3 năm 2026.

Trong các kết quả điểm chuẩn ban đầu, Think Machines cho thấy Inkling đã đạt được hiệu suất mã hóa tương đương với mẫu Nemotron 3 Ultra của Nvidia trong khi sử dụng ít hơn 2/3 số token — một chỉ số mạnh mẽ về hiệu quả đối với các tổ chức quan tâm đến chi phí.

Mô hình kinh doanh: Tinker, không phải Token

Thay vì tính phí quyền truy cập của khách hàng thông qua API được đo lường, Think Machines có kế hoạch tạo doanh thu chủ yếu thông qua Tinker, dịch vụ trả phí giúp các nhà phát triển dễ dàng tinh chỉnh các mô hình trọng lượng mở cho các nhiệm vụ cụ thể. Điều này thể hiện thách thức trực tiếp đối với mô hình truy cập theo từng mã thông báo, được kiểm soát do các công ty AI lớn nhất ở Thung lũng Silicon tiên phong.

Đối với Murati, người đã rời OpenAI vào tháng 9 năm 2024 và từ lâu đã khẳng định rằng công ty mới của cô tập trung vào khả năng tiếp cận, khả năng tùy chỉnh và cộng tác đa phương thức, Inkling là một tuyên bố về ý định. Công ty đang đặt cược rằng tương lai của AI không nằm ở một mô hình thống trị duy nhất mà mọi người trả tiền để truy vấn, mà nằm ở một thế giới nơi các tổ chức sở hữu và định hình các mô hình hỗ trợ công việc quan trọng nhất của họ.

Việc đặt cược đó có thành công hay không sẽ phụ thuộc vào việc có đủ doanh nghiệp sẵn sàng đầu tư vào tinh chỉnh và cơ sở hạ tầng hay không hơn là sự tiện lợi của API được quản lý. Nhưng với Inkling hiện có sẵn trên Hugging Face và Tinker mở cửa kinh doanh, Thought Machines đã mang lại cho phong trào trọng lượng mở điểm thâm nhập quan trọng nhất ở phương Tây.

Đi trước AI

Bạn muốn có thêm tin tức về ngành AI như thế này? AI Buzz Wire theo dõi mọi lần phát hành mô hình chính, vòng tài trợ và thay đổi chính sách để bạn không cần phải làm vậy.

Đọc thêm tin tức về AI →