Thinking Machines官方发布Inkling-Small

Thinking Machines(前OpenAI首席科学家Mira Murati创办)发布Inkling-Small,用四分之一参数量复现了旗舰模型Inkling的性能,是「小模型逼近大模型」路线的又一验证。

• Inkling-Small总参数276B,激活参数仅12B,官方称性能与规模大得多的Inkling基本持平,说明在架构或训练方法上做了针对性优化而非单纯堆参数
• 官宣即开放完整模型权重,延续了该团队此前对开源社区相对友好的姿态
• 即刻可在其Tinker平台上进行微调,也可以在Tinker Playground里以文本、图像、音频多模态形式直接对话体验,说明该模型具备多模态能力
• 「Small」定位更贴近实际部署场景,四分之一参数量意味着推理成本和显存占用大幅降低,更适合企业私有化微调和低延迟场景
• 看点是Thinking Machines作为新兴实验室,正在用「高性价比小模型+开放微调工具链」的组合打法建立差异化,与其Tinker平台形成的开发者生态值得持续跟踪。

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