Thinking Machinesがオープンモデル「Inkling」を発表
- •Thinking Machinesは2026年7月15日、975Bパラメータのマルチモーダルモデル「Inkling」を公開した。
- •Inklingは公開初日に「Artificial Analysis Intelligence Index」で41位にランクインし、米国のオープンウェイトモデルで首位に立った。
- •既存モデルと比較して高いエージェント性能と、トークン効率を実現している。
Thinking Machinesは2026年7月15日、同社初となるプロダクション向けマルチモーダルモデル「Inkling」をリリースした。総パラメータ数は975B、アクティブパラメータは41Bに設定されている。テキスト、画像、音声の入力をサポートしており、HuggingFace経由で公開されている重みデータは1Mトークンのコンテキストウィンドウに対応する。一方、TinkerプラットフォームのAPIでは256Kトークンのコンテキストウィンドウが提供される。
Inklingは「Artificial Analysis Intelligence Index」で41位に初登場した。これはNemotron 3 Ultra（38）、Gemma 4 31B（29）、gpt-oss-120b（24）といった米国のオープンウェイトモデルを上回る評価である。エージェント性能を示す指標であるGDPval-AA v2ではEloスコア1238を記録し、Kimi K2.6（1190）やDeepSeek v4 Flash（1189）を凌駕した。また、𝜏³-Bankingベンチマークでは24%を達成し、Kimi K2.6の21%やDeepSeek v4 Flashの23%を上回る結果となった。
効率面では、Intelligence Indexのタスクあたり平均25Kの出力トークンを消費する。これはGLM-5.2の43K、Kimi K2.6の38K、DeepSeek v4 Proの37Kと比較して顕著に低い値である。マルチモーダル機能には、画像・ビデオ用の階層型パッチエンコーディングや、音声用の離散トークンエンコーディングを採用した。256Kコンテキストウィンドウの利用料金は、入力1Mトークンあたり3.74ドル、出力1Mトークンあたり9.36ドルに設定されている。なお、精度は40%、ハルシネーション（幻覚）率は63%、AA-Omniscienceスコアは+2となっている。