由OpenAI前首席技術官(CTO)Mira Murati創立的人工智能(AI)初創公司Thinking Machines Lab(TML),近日正式發布其首個AI模型「Inkling」。據悉,Inkling定位為一個混合專家模型(MoE),旨在結合高效能與資源優化。 該公司介紹,Inkling模型擁有高達9750億個參數,其中410億個為活躍參數,並支援廣闊的上下文視窗,可處理多達100萬個詞元(tokens)。在預訓練階段,Inkling模型採用了包含45萬個tokens的多元數據,涵蓋文字、圖像、音訊及影片等範疇,以豐富其理解與生成能力。 為滿足不同應用場景的需求,Thinking Machines Lab亦同步分享了「Inkling-Small」的預覽版本。這是一個輕量級模型,雖擁有相對精簡的120億個活躍參數,但其訓練方法與Inkling主模型類似,並強調在顯著降低成本及延遲的同時,仍能展現強勁的性能。 混合專家模型(MoE)架構近年在大型語言模型發展中備受關注,其核心優勢在於能夠針對不同任務啟用特定的「專家」模組,從而提升運算效率,同時降低推理成本,為AI模型的規模化部署提供新的解決方案。市場消息指,Inkling的MoE架構主要參考了DeepSeek-V3的設計理念。此外,該模型在訓練的後期階段,亦有運用來自月之暗面的Kimi K2.5等開放模型所生成的數據進行優化,進一步提升其表現。然而,Thinking Machines Lab方面亦坦承,Inkling「並非當前最強模型,不論開源或閉源」,顯示其對產品的務實定位及對未來迭代的開放態度。
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