Thinking Machines Inkling 解説 2026: ムラティ初のオープンウェイト975B MoE(Apache 2.0)

元OpenAI CTOミラ・ムラティ(Mira Murati)のThinking Machines Labが、初モデルInklingを公開した(7月15日)。面白いのは方向性だ。「最も賢い汎用モデル」で順位争いをするのではなく、企業が自分のものとしてカスタマイズする基盤を志向する。しかもApache 2.0のオープンウェイトで公開した。

何が特徴か?

• 規模: 総9,750億(975B)パラメータのMoE、タスクあたりアクティブ約410億(41B)
• 学習: 45兆トークン — テキスト・画像・音声・映像までマルチモーダル
• ライセンス: Apache 2.0のオープンウェイト — 商用利用が自由
• 提供: 重みをHugging Faceで公開＋自社プラットフォームTinkerでファインチューニング

「大きく作り、活性は一部だけ」という近年のMoEの流れに沿いつつ、開放性で勝負するモデルだ。同じオープンウェイト競争はアリババ Qwen3.8-MaxやDeepSeek V4 Flashにも続く。

なぜ方向が違うのか?

ムラティのチームの賭けは明確だ。多くの企業が欲しいのはリーダーボード最上位の汎用AIではなく、本当に自分のものにできるモデルだという。だからClaude Opus 5のような「完成した秘書」ではなく、企業がその上に自分のAIを作る土台として位置づけられている。

どう使うのか?

方法	内容
Hugging Face	重みを取得して自前でデプロイ・ホスティング
Tinker	自社プラットフォームでファインチューニングし、ドメイン・用途に合わせてカスタマイズ
マルチモーダル基盤	テキストだけでなく画像・音声・映像入力を扱うシステムの土台

よくある質問

Q. InklingはChatGPTのようにすぐ使える秘書? 性格が違う。完成したチャットボットというより、企業がファインチューニングして自分のAIを作る基盤モデルとして位置づけられている。

Q. 商用利用できる? できる。重みはApache 2.0で公開されており商用利用が自由だ。Hugging Faceから取得して自前ホスティングするか、Tinkerでファインチューニングできる。

Q. 975Bは重くない? MoE構造なので、タスクごとに全体ではなく約41Bだけを活性化する。だから非常に大きなモデルでも比較的効率よく動かせる。