Thinking Machines Lab, công ty khởi nghiệp về trí tuệ nhân tạo do cựu CTO của OpenAI, Mira Murati, sáng lập, đã phát hành mô hình AI nội bộ đầu tiên của mình vào sáng thứ Tư, có tên là Inkling. Và không giống như các mô hình hàng đầu từ OpenAI, Anthropic hay Google, nó là mã nguồn mở, có nghĩa là các nhà phát triển và công ty bên ngoài có thể tải xuống và chỉnh sửa trực tiếp.

Inkling là một hệ thống kết hợp nhiều chuyên gia với tổng cộng 975 tỷ tham số, mặc dù nó chỉ sử dụng một phần nhỏ trong số đó — khoảng 41 tỷ — cho bất kỳ tác vụ nào, một thiết kế phổ biến giúp các mô hình rất lớn chạy nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn. Nó được huấn luyện trên 45 nghìn tỷ token văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, và suy luận một cách tự nhiên trên cả bốn loại, theo tài liệu phát hành của công ty. Tuy nhiên, hiện tại, đầu ra của nó chỉ giới hạn ở văn bản, bao gồm mã, các hiện vật được định dạng và dữ liệu có cấu trúc.

Mô hình này là bằng chứng công khai đầu tiên của Thinking Machines Labs sau một năm rưỡi xây dựng cơ sở hạ tầng AI phần lớn không được công khai. Một số công việc đó đã được hé lộ trong bản xem trước nghiên cứu hồi tháng 5 về “mô hình tương tác” – trí tuệ nhân tạo được thiết kế để lắng nghe và nói (thậm chí ngắt lời) thay vì dừng lại và chờ đợi như các chatbot thông thường. Đây cũng là một thử nghiệm cho giả định cốt lõi của công ty khởi nghiệp này, đó là trí tuệ nhân tạo mà các tổ chức có thể tự điều chỉnh sẽ vượt trội hơn các mô hình “một kích cỡ phù hợp cho tất cả” mà các phòng thí nghiệm lớn nhất hiện đang bán.

Inkling được thiết kế để đưa ra các câu trả lời được hiệu chỉnh, bao gồm cả việc đánh dấu sự không chắc chắn thay vì đoán mò, và cho phép người dùng điều chỉnh “nỗ lực suy nghĩ” lên hoặc xuống khi họ muốn đánh đổi lấy tốc độ. Trong một bài kiểm tra hiệu năng, công ty cho biết, Inkling sử dụng số lượng token ít hơn một phần ba so với Nemotron 3 Ultra của Nvidia – mô hình trọng lượng mở thế hệ mới nhất của họ – để đạt được hiệu suất mã hóa tương đương.

Thinking Machines không tuyên bố Inkling là tốt nhất trong phân khúc. Bài đăng trên blog mới nhất của họ nêu rõ rằng Inkling “không phải là mô hình tổng thể mạnh nhất hiện có, dù là mã nguồn mở hay mã nguồn đóng”. Điều mà họ rõ ràng đang hướng tới là hiệu suất toàn diện. Điều đó đặt ra câu hỏi, trong thị trường doanh nghiệp mà nó đang nhắm đến, sản phẩm này thực sự dành cho ai. Hiện tại, Thinking Machines đang tiếp thị Inkling không phải như một sản phẩm hoàn chỉnh mà như một điểm khởi đầu, một thứ để các tổ chức tự tinh chỉnh thông qua Tinker, nền tảng tùy chỉnh mô hình của công ty. Điều này cũng có nghĩa là khách hàng, chứ không phải Thinking Machines, chịu trách nhiệm đảm bảo các tùy chỉnh của họ an toàn, chẳng hạn. (Việc tinh chỉnh đòi hỏi tài năng học máy nghiêm túc.)

OpenAI, Anthropic và Google đều đã áp dụng những cách tiếp cận rất khác nhau với ChatGPT, Claude và Gemini, tương ứng, tất cả đều được xây dựng để cạnh tranh với tư cách là chatbot đa năng trước tiên, với các tính năng tự động, có khả năng tác động được thêm vào sau đó...

Trích lược Connie Loizos https://techcrunch.com/2026/07/15/thinking-machines-amps-up-its-bet-against-one-size-fits-all-ai-with-its-first-open-model-inkling/