Thinking Machinesが、パラメータ数276BのマルチモーダルモデルInkling-SmallをApache 2.0で公開しました。975Bの上位モデルInklingの約4分の1のサイズながら、Artificial Analysis Intelligence Indexで40対41と1点差に迫り、SWE-bench Verifiedでは80.2%対77.6%と本家を上回っています。
Mira Murati氏率いるThinking Machinesが、オープンウェイトの推論モデル「Inkling Small」を公開しました。Artificial AnalysisのIntelligence Indexで40点と、パラメータ3倍以上の上位モデルInkling（41点）に1点差まで迫り、しかもライセンスはApache 2.0です。
Thinking Machines共同創業者のLilian Weng氏が2026年7月27日、健康上の理由で退任を表明し、その2日後にOpenAIが同氏の復帰を認めました。復帰後は社内研究の加速を担うトップレベルのチームを率い、AIが自らを改良していく「再帰的自己改善（recursive self-improvement）」の横断研究を支援するとされています。
Mira Murati率いるThinking Machines Labが初のオープンウェイトモデル「Inkling」を公開しました。総パラメータ975B・アクティブ41BのApache-2.0ライセンスの多モーダルMoEで、45兆トークンで学習。フロンティアではなく「微調整のための強力なベース」と位置づけられています。
元OpenAI CTOのMira Murati氏率いるThinking Machines Labが、初の自社製オープンウェイトAIモデル「Inkling」を公開しました。総パラメータ975億・実行時41億のMoE構成で、「万能モデルより組織が自ら調整できるAIが勝つ」という賭けを製品化した点が最大の特徴です。
元OpenAI CTOのMira Murati氏が創業したThinking Machinesが、初の主力モデル「Inkling」をApache 2.0ライセンスでオープンソース公開しました。総パラメータ9,750億・アクティブ410億のネイティブマルチモーダルMoEで、テキスト・画像・音声を横断して推論し、推論量を0.2〜0.99で調整できる「制御可能な思考努力」でコストを抑えられる点が特徴です。
世界最大級のヘッジファンドBridgewaterとMira Murati率いるThinking Machines Labが、オープンウェイトモデルQwen3-235Bをファインチューニングし、金融文書の評価タスクでフロンティアモデルを上回る精度84.7%と、約14分の1のコストを実現したと発表しました。