Thinking Machines Inkling 정리 2026: 무라티 첫 오픈웨이트 975B MoE·Apache 2.0

전 OpenAI CTO 미라 무라티(Mira Murati)가 세운 Thinking Machines Lab이 첫 모델 **Inkling(잉클링)**을 공개했다(7월 15일). 방향이 흥미롭다. “가장 똑똑한 범용 모델”로 순위 싸움을 하는 대신, 기업이 자기 것으로 커스터마이즈해 쓰는 파운데이션을 지향한다. 그리고 Apache 2.0 오픈웨이트로 풀었다.

무엇이 특징인가?

• 규모: 총 9,750억(975B) 파라미터 MoE, 작업당 활성 약 410억(41B)
• 학습: 45조 토큰 — 텍스트·이미지·오디오·영상까지 멀티모달
• 라이선스: Apache 2.0 오픈웨이트 — 상업적 활용 자유
• 배포: 가중치 허깅페이스 공개 + 자사 플랫폼 Tinker에서 파인튜닝 라이브

“크게 만들되 활성은 일부만” 쓰는 요즘 MoE 흐름을 따르면서, 개방성으로 승부를 건 모델이다. 같은 오픈웨이트 경쟁은 알리바바 Qwen3.8-Max와 딥시크 V4 플래시에서도 이어진다.

왜 방향이 다른가?

무라티 팀의 베팅은 명확하다. 많은 기업이 원하는 건 리더보드 최상위 범용 AI가 아니라 진짜로 자기 것으로 만들 수 있는 모델이라는 것이다. 그래서 Claude Opus 5 같은 “완성형 비서”라기보다, 기업이 위에 얹어 자기 AI를 만드는 토대로 포지셔닝했다.

어떻게 쓰나?

방법	내용
허깅페이스	가중치를 받아 직접 배포·자체 호스팅
Tinker	자사 플랫폼에서 파인튜닝해 도메인·용도에 맞게 커스터마이즈
멀티모달 활용	텍스트뿐 아니라 이미지·오디오·영상 입력을 다루는 시스템의 기반

자주 묻는 질문

Q. Inkling은 ChatGPT처럼 바로 쓰는 비서인가? 성격이 다르다. 완성형 챗봇이라기보다, 기업이 파인튜닝해 자기 AI를 만드는 **기반 모델(파운데이션)**로 포지셔닝됐다.

Q. 상업적으로 써도 되나? 가중치가 Apache 2.0으로 공개돼 상업적 활용이 자유롭다. 허깅페이스에서 받아 자체 호스팅하거나 Tinker에서 파인튜닝할 수 있다.

Q. 975B인데 무겁지 않나? MoE 구조라 작업마다 전체가 아니라 약 41B만 활성화한다. 그래서 매우 큰 모델이면서도 상대적으로 효율적으로 돌릴 수 있다.