OpenAI前CTO出来创业了,首款模型直接“致敬”中国技术
核心要点
Mira Murati的新公司发布开放权重模型Inkling,参数量近万亿但活跃参数仅410亿。
架构借鉴了DeepSeek-V3,且在后训练阶段使用了Kimi K2.5生成的数据。
核心定位并非追求极致性能,而是在成本和性能之间寻找平衡。
这次Mira Murati的动作很有意思,她没有在OpenAI那种“暴力美学”的参数竞赛里死磕,而是走了一条极具实用主义的路线。最让我惊讶的是,这款模型在架构和数据优化上深度借鉴了DeepSeek和Kimi,这说明中国AI在模型效率和合成数据方面的领先优势,已经让硅谷顶尖圈层开始公开“抄作业”了。
Inkling采用的这种MoE(混合专家)架构,虽然总参数量很大,但单次推理只激活极小部分,这其实就是为了解决大模型商业化最头疼的推理成本问题。配合她之前推出的Tinker微调工具,这套组合拳明显是想抢占“企业级定制”这个市场。比起追求一个全能的“神”,一个好用且便宜的“工具人”模型在实际商业落地中反而更有竞争力。
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