Inklingは、Thinking Machines社によって開発されたオープンウェイトの大規模言語モデルであり、2026年7月15日にApache 2.0ライセンスの下で初めてリリースされた。テキスト、画像、音声を入力として受け付け、チャット、ソフトウェア開発、多言語アプリケーション、エージェントシステムなどのタスクを実行できる。オープンウェイトモデルとして、そのパラメータは公開されており、開発者はそれを検査し、特定の用途に合わせて微調整することができる。
このモデルは、複数のモダリティにわたるネイティブな推論能力と、調整可能な推論予算（スピードと徹底性のトレードオフをユーザーに可能にする）で注目されている。実世界での効率性と検閲耐性を重視して設計されており、安全性のために外部のモデレーションツールの使用を推奨している。
トレーニング
Inklingは、Thinking Machines社がリリースした最初の大規模言語モデルである。テキスト、画像、音声、動画データからなる45兆トークンでトレーニングされており、これら4つの形式のいずれからでもネイティブに推論できる。ただし、リリース時点では、モデルはソースコードや構造化データを含むテキストのみを生成でき、画像や音声は生成できなかった。
トレーニングプロセスは、現代のTransformer (architecture)アーキテクチャに共通する深層学習技術を活用した可能性が高いが、アーキテクチャと最適化に関する具体的な詳細は公開されていない。
特徴
Inklingは、本番環境での適応性と効率性を重視して設計された。主要な特徴は、0.2から0.99の範囲で調整可能なプログラム可能な推論予算である。これにより、出力を生成する前にモデルが実行する「思考」の量を制御でき、開発者はタスクごとにコストとパフォーマンスのトレードオフを最適化できる。予算が低いほど応答が速くなり、予算が高いほど洗練された回答が得られる。
他のほとんどの大規模言語モデル（他のオープンウェイトモデルを含む）とは異なり、Inklingは検閲への耐性に焦点を当てて作成された。政治的に敏感なトピックや検閲されたトピックについて直接的な回答を提供する。内部の安全性評価が有害な応答を常に防ぐとは限らないため、作成者は外部のコンテンツモデレーションツールの使用を推奨している。この哲学的立場は、生成AIの分野でこのモデルを際立たせている。
カスタマイズのために、開発者は同じくThinking Machines社のTinkerプラットフォームを通じてモデルを微調整し、サードパーティのプロバイダーを介してデプロイできる。
技術情報
Inklingは最大1,048,576トークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、非常に長いドキュメントや会話の処理が可能である。9750億のパラメータを含むが、Mixture of experts設計により、任意の時点でアクティブなのは410億のみである。入力は最も関連性の高いエキスパートモジュールにルーティングされ、計算効率が向上する。
このモデルは、llama.cppなどの一般的な推論ライブラリを使用して実行できる。最小ハードウェア要件には少なくとも2 TBのVRAMが含まれるが、量子化バージョンではこれを約600 GBに削減でき、インフラストラクチャが小規模な組織でもデプロイがより実現可能になる。
デプロイとエコシステム
Inklingのオープンウェイトな性質により、Amazon Web Services、Azure、Google Cloud、Oracle Cloudなどのさまざまなクラウドプラットフォーム、または適切なハードウェアを備えたオンプレミス環境にデプロイできる。エージェントシステムとの統合を想定して設計されており、推論および意思決定コンポーネントとして機能できる。多言語機能により、国際的なアプリケーションに適している。
Thinking Machines社は、Inklingを専門的なAIツールを構築するための基盤モデルとして位置づけており、Tinkerプラットフォームが主要な微調整インターフェースとして機能する。リリース時点で、InklingはオープンソースAIコミュニティへの注目すべき貢献を表しており、多くの商用製品にはないパフォーマンス、柔軟性、哲学的な開放性の融合を提供している。