4SP3RnJqqqU tech.huanqiu.comarticle借鉴中国 AI 技术,前 OpenAI CTO 推出全新开源大模型/e3pmh164r/e3pmtmdvg【环球网科技综合报道】7月16日消息,据《福布斯》报道,由前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂创立的Thinking Machines Lab(TML)正式推出首款大语言模型Inkling,采用开放权重模式面向开发者开放,模型研发借鉴我国DeepSeek-V3架构,依托国内月之暗面Kimi K2.5生成数据完成后训练优化,探索兼顾使用成本与综合性能的大模型发展路线。据介绍,Inkling整体参数规模达9750亿,创新采用稀疏激活架构,单次任务仅激活410亿活跃参数,大幅降低推理算力消耗,实现响应速度与使用成本双向优化。不同于行业头部企业一味追求模型极限性能的研发思路,该团队将成本与性能均衡作为核心设计目标,打造适配多场景通用需求、可灵活定制的基础大模型。依托团队此前推出的云端微调工具Tinker,开发者仅依靠普通笔记本设备,即可完成工业级大模型的微调、定制工作,无需搭建复杂超算底层算力设施,大幅降低大模型二次开发门槛。相关负责人表示,Inkling并非当前综合能力最优的大模型,但其兼顾通用性与灵活适配能力,可适配多元化行业任务需求。 在安全治理层面,研发团队已完成多维度安全风险测评,针对生物危险制造、网络攻击辅助等滥用风险开展专项测试,模型整体安全表现达标。同时研发方坦言,开放权重模式天然存在安全管控难点,团队仍在持续迭代优化模型内置安全防护机制,持续完善开源模型安全管控方案,这也是全球开源大模型行业共同面临的治理课题。当前全球大模型赛道呈现多元发展态势,闭源巨型模型、轻量化开源模型、稀疏架构均衡模型多条技术路线并行。此次Inkling模型吸收国内成熟大模型技术方案完成迭代,也印证我国大模型底层架构、高质量训练数据集相关技术成果,已获得海外研发团队认可,中外AI技术互通互鉴成为行业常态。(纯钧)1784184710150环球网版权作品,未经书面授权,严禁转载或镜像,违者将被追究法律责任。责编:秦耳环球网178418471015011[]//img.huanqiucdn.cn/dp/api/files/imageDir/f9b2c54309415320d80475a1f67bb2c6u1.png{"email":"qiner@huanqiu.com","name":"秦耳"}
【环球网科技综合报道】7月16日消息,据《福布斯》报道,由前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂创立的Thinking Machines Lab(TML)正式推出首款大语言模型Inkling,采用开放权重模式面向开发者开放,模型研发借鉴我国DeepSeek-V3架构,依托国内月之暗面Kimi K2.5生成数据完成后训练优化,探索兼顾使用成本与综合性能的大模型发展路线。据介绍,Inkling整体参数规模达9750亿,创新采用稀疏激活架构,单次任务仅激活410亿活跃参数,大幅降低推理算力消耗,实现响应速度与使用成本双向优化。不同于行业头部企业一味追求模型极限性能的研发思路,该团队将成本与性能均衡作为核心设计目标,打造适配多场景通用需求、可灵活定制的基础大模型。依托团队此前推出的云端微调工具Tinker,开发者仅依靠普通笔记本设备,即可完成工业级大模型的微调、定制工作,无需搭建复杂超算底层算力设施,大幅降低大模型二次开发门槛。相关负责人表示,Inkling并非当前综合能力最优的大模型,但其兼顾通用性与灵活适配能力,可适配多元化行业任务需求。 在安全治理层面,研发团队已完成多维度安全风险测评,针对生物危险制造、网络攻击辅助等滥用风险开展专项测试,模型整体安全表现达标。同时研发方坦言,开放权重模式天然存在安全管控难点,团队仍在持续迭代优化模型内置安全防护机制,持续完善开源模型安全管控方案,这也是全球开源大模型行业共同面临的治理课题。当前全球大模型赛道呈现多元发展态势,闭源巨型模型、轻量化开源模型、稀疏架构均衡模型多条技术路线并行。此次Inkling模型吸收国内成熟大模型技术方案完成迭代,也印证我国大模型底层架构、高质量训练数据集相关技术成果,已获得海外研发团队认可,中外AI技术互通互鉴成为行业常态。(纯钧)