Thinking Machines、Inklingの重み公開でマルチモーダル競争を加速

Inklingが公開重みモデルとして登場

自社データでマルチモーダル推論モデルを調整したい開発者に、新しい選択肢が加わった。Thinking MachinesはXで「Inkling reasons efficiently across text, image, and audio modalities」と記し、Inklingの全重みを公開すると説明した。重要なのはモデル名だけではない。Tinkerでfine-tuningでき、実行前にInkling Playgroundで挙動を試せる配布形態そのものだ。

注目すべき数字はコンテキスト長である。同社の説明では、InklingはTinker上で64Kと256K tokensの選択肢を持つ。長い文書、音声を含む会話、ツール呼び出し、エージェント型ワークフローでは、モデル性能より先にコンテキスト長が制約になることが多い。256Kの選択肢は、そうした実運用の検証に直結する。

Thinking MachinesはTinker APIを通じてモデルのカスタマイズ基盤を前面に出してきた研究企業だ。リンク先の説明では、Inklingを同社初のopen-weightsモデルと位置づけ、元のcheckpointとNVIDIA Blackwell向けのNVFP4 checkpointをHugging Faceに置いたとしている。TogetherAI、Fireworks、Modal、Databricks、BasetenでのAPI提供や、vLLM、SGLang、llama.cpp、transformersとの統合も示された。

次に見るべき点は、公開重みが実際の置き換え可能性につながるかどうかだ。評価指標だけでなく、fine-tuningの費用、音声を含む業務、ツール呼び出しの安定性、256K contextでの破綻しにくさが問われる。元の投稿とモデル解説は公開されており、開発者による検証はすぐに進むはずだ。