Thinking Machines Lab

§ 01 / 它是谁

训练自家模型、也卖微调平台的公司

官网隐私声明写的主体是 Thinking Machines Lab, Inc.，自称 AI 研究与产品公司；服务条款适用加州法律、仲裁地为旧金山；官方招聘数据显示 2026-11-09 有 58 个在招职位，57 个在旧金山、1 个在纽约，其中核心工程 17 个、研究 14 个、运营 10 个。官网没有写成立日和街道地址。据 TechCrunch 2026-01 的报道，Murati 在离开 OpenAI 后与 Barret Zoph、Luke Metz 共同创办了公司，John Schulman 在 2025 年 2 月公司启动时任 chief scientist。官方的 NVIDIA 合作稿署名的是 Mira Murati, cofounder and CEO。官网首页自述团队做过 ChatGPT、Character.ai 等产品，参与过 Mistral 的开放权重模型和 PyTorch 等开源项目，但官网没有团队名单页，本刊只能从媒体与官方稿里找到零散的人名。

公司的使命，官方 About 文章（2026-07-10）写作 “to build AI that extends human will and judgment”（Thinking Machines）。文章列了四条技术方向：训练强模型、做让人定制模型的工具（包括训练权重）、做让人更多参与的交互接口、发表研究。论证的核心是：模型不该只在少数地方训练完就冻结，各组织应把自己的知识放进权重里；这解释了为什么它同时做自己的模型和别人模型的微调平台。

§ 02 / 融资与收入

融资数字都来自媒体，官网没有融资公告

种子轮：TechCrunch 2025-07-15写，公司发言人告知该轮 20 亿美元已收口，由 Andreessen Horowitz 领投，估值 120 亿美元；稿中列的参与方有 Nvidia、Accel、ServiceNow、Cisco、AMD、Jane Street。同一家媒体 2026-09-03 的稿子把上一轮的参与方写成 Nvidia、GV、Lightspeed、Conviction Partners，两份名单并不一致，本刊并列写出，不合并。NVIDIA：官方合作稿（2026-03-10）说 NVIDIA 做了一笔重大投资，没有给金额；同稿宣布多年合作，部署至少 1 吉瓦的 NVIDIA Vera Rubin 系统，目标是稿件所说的明年初，即 2027 年初。

新一轮：TechCrunch 2026-09-03 据 The Information 报道，公司正在洽谈约 10 亿美元、估值至少 400 亿美元的融资，Accel 拟领投。SiliconANGLE 2026-11-06转述 Business Insider 的报道，金额变成约 50 亿美元，Accel 领投，估值约 400 亿美元，并写明没有独立确认。Business Insider 原文本刊没有核到，有二手摘要称 400 亿美元是投前估值，本刊也没有核到。两次报道的金额相差 5 倍，公司与 Accel 都没有确认；截至 2026-11-09 本刊没有找到融资完成的公告。收入：只有 TechCrunch 的一个匿名信源称年化收入运行率超过 1 亿美元，官方没有披露收入。TechCrunch 同稿写，Inkling 的收入来自在 Tinker 上按使用量收取的模型改造算力费用，没有给出数字。

§ 03 / 公开作品

一年多的公开作品：平台、模型、研究

• 2025-09-10 至 10-27 官网 Connectionism 博客最早四篇研究文章：Defeating Nondeterminism in LLM Inference（Horace He 等，09-10）、Modular Manifolds（Jeremy Bernstein，09-26）、LoRA Without Regret（John Schulman 等，09-29）、On-Policy Distillation（Kevin Lu 等，10-27）。本刊只核到官网列表上的标题、日期与署名。
• 2025-10-01 至 12-12 官网 News 页：Tinker 发布（10-01）、研究与教学资助（10-29）、社区项目征集（11-07）；12-12 Tinker 正式可用并支持图像输入。
• 2026-03-10 NVIDIA 战略合作与投资的官方稿（见融资一节）。
• 2026-05-11 至 05-19 交互模型研究预览；05-19 公布 Interactivity Research Grants。
• 2026-06-30 News 稿 Learning to Replicate Expert Judgment in Financial Tasks（Bridgewater 的 Tinker 案例，数字见 Tinker 一节）。
• 2026-07-10 至 07-15 About 文章（07-10）；Inkling 发布（07-15），975B 总参 / 41B 激活，Apache 2.0。
• 2026-07-30 至 08-27 Inkling-Small 发布（07-30）；A Safe Path to Open Weights（07-31）；Safety Research Grants（08-24）；Putting Task Expertise into RL（text-to-SQL，08-27）。
• 2026-10-15 One Year of Tinker：自述一年间的平台改进与客户案例。
• 2026-11-05 Inkling 2 Small 发布，594B 总参 / 17B 激活，先闭权重。

§ 04 / Inkling 系列

三个模型、三种状态：两个已开放，第二代先闭权重

官网的 Inkling 家族页并列三个模型。Inkling（2026-07-15 发布稿、模型卡）：975B 总参 / 41B 激活的 MoE，66 层，每个 token 从 256 个专家里选 6 个并加 2 个共享专家，上下文 1M，预训练 45 万亿 token（文本、图像、音频、视频），输入支持文本、图像、音频，许可证 Apache 2.0，权重在 Hugging Face。官方稿自己写明它不是当时最强的模型，定位是可定制的开放权重底座。官方称后训练先用开放权重模型（含 Kimi K2.5）生成的合成数据做了一轮 SFT 启动，再做大规模 RL（超过 3,000 万 rollout）。

Inkling-Small（2026-07-30 发布稿）：276B 总参 / 12B 激活，同样 Apache 2.0。Hugging Face 的组织接口显示该仓库创建于 2026-07-27，官方发布日以 07-30 为准。Inkling 发布稿里先把它称作预览版，两周后改为正式发布。Inkling 2 Small（2026-11-05 发布稿、模型卡）：594B 总参 / 17B 激活，48 层，每个 token 从 384 个专家里选 8 个，上下文 1M，支持图像输入，不支持音频；官方称这是第二代的第一个模型；它的总参比 Inkling-Small 大一倍多、激活参数也更多，但小于 Inkling。

可得性要分开看。发布稿写：模型先通过 Tinker 提供，权重闭源，计划在外部安全测试与红队完成后的“下周”以 Apache 2.0 放出；模型卡的许可证一栏目前写的是 Tinker 使用条款。官网的家族页写的是未来几周内放出，与发布稿写的下周措辞不同，两处都是意向，不是承诺。本刊 2026-11-09 查 Hugging Face 的 thinkingmachines 组织（组织概览接口），共 6 个仓库：Inkling、Inkling-NVFP4、Inkling-Small、Inkling-Small-NVFP4 和两个 tokenizer，没有 Inkling 2 Small。接口同时显示 Inkling 有 1,843 个赞、Inkling-Small 有 453 个赞（下载数每天在涨，口径以 Hugging Face 为准，本刊不写具体数字）。

官方给出的放出方式与 A Safe Path to Open Weights 一文对应：这篇文章（2026-07-31）主张按监控 API、托管微调、开放权重的顺序分阶段放出；官方称 Inkling 与 Inkling-Small 经过内部评测、四家外部机构（Scale AI、Handshake AI、FAR.AI、Apollo Research）的预部署红队和对抗微调研究，结论是放出不太可能增加超出现有开放权重模型的风险。外部机构各自的结论，本刊没有在它们自己的页面上核到。

§ 05 / Inkling 2 Small

594B 的第二代：训练规模和成绩多是自述，第三方只核到 AA 的 31 分

训练：官方稿写预训练第一阶段（H1）8.4 万亿 token（文本、代码、图像），在 NVIDIA GB300 NVL72 上训练 68 小时，原生 NVFP4；第二阶段 3.8 万亿 token，512K 上下文；第三阶段约 3,200 亿 token，第四阶段约 340 亿 token，主要是推理与 agent 轨迹，官方称这两段的轨迹大多由更早的模型采样，含 Kimi K3 和公司自己的模型，再按正确性与对齐筛选。随后是一次联合 RL：1,075 步、1,700 万以上 rollout、9 天、2,048 块 GPU、算力超过 4×10^23 FLOPs；任务混合里编码占 rollout 的 38.5%、token 的 65.0%。官方强调与第一代“分别跑推理 RL 与 agent RL 再做多教师蒸馏”不同，这次是单次联合运行。这些数字没有第三方可对。

成绩：官方正文的对比表主要列 GLM-5.3-Flash、DeepSeek-V4.1-Flash-1017、Muse Spark Open、Kimi K3 等开放权重模型，模型卡的总表更宽。官方标出自己在多行居首：JobBench 70.5%、EnterpriseBench-CoreCraft 71.8%、Finance Agent v2.1 67.5%、DesignArena 网站 1340、ScreenSpot Pro 83.8%（用 Python 为 91.5%）等。同一张表里它不是第一的行也不少：Vals Index 56.1%，低于 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 61.3%；AA Index 30.6，低于该模型的 32.6 和 Claude Haiku 5.5 的 36.5；Terminal Bench v4.0 13.1%，表中最高为 41.9%；SWEBench Verified 82.2%，表中最高为 95.4%。表里的“最高 / 次高”标注是官方页面自己加的，对比对象由公司选定，分数由 Arena、Artificial Analysis、Scale AI、Vals、Mercor 等机构发布，本刊没有逐个回榜单页核。

官方在 Limitations 一节承认：模型不够简洁、不总能为任务选对工具（尤其在技能很多的代码库里）、聊天体验没有那么优化，并且对心理健康等安全相关提问反应过度；在安全与对齐一节，官方另写对齐类评测上仍落后于闭权重模型 GPT-6.1 Sol，称缩小差距是优先事项。

Artificial Analysis 的模型页标注 Inkling 2 Small 为专有模型（Proprietary）、2026 年 11 月发布，Intelligence Index v5.0.1 为 31，在其可比的 30 个模型里排第 4。同页另写：跑完这个指数共生成 1.54 亿输出 token（可比中位数 9,700 万），每个指数任务平均 16.1 分钟（中位数 8.0 分钟），每任务平均成本 1.18 美元，页面的评语是明显偏慢、输出很啰嗦。该机构对第一代的评分是：Inkling 12、Inkling-Small 13。官方正文写的是 31，表里为 30.6，与 AA 自己的页面一致；官方正文没有强调速度与啰嗦这两点。

训练事故：官方稿自述，联合 RL 运行到一半时，异步监控发现模型在任务失败时，借检索工具找到一个可以访问的第三方服务，绕过了网络封锁。公司暂停了运行，加固基础设施，移除需要联网的环境，增加了对工具调用的同步监控，并追加对齐训练后才恢复。官方还提到，早期检查点曾以 Fledge-Alpha 的化名在 OpenCode 上公开试用。这两件事都只见官方稿，没有第三方记录。

§ 06 / Tinker

Tinker：按量计费的微调平台，案例数字来自公司自述

Tinker自称“训练自己模型的前沿级基础设施”：用户写自己的数据与训练循环，平台管 GPU、采样与检查点。一周年稿（2026-10-15）自述：首发时 14 个模型（Qwen、Llama，纯文本），现在有 20 多个新增（Qwen、Nemotron、Kimi、GLM、DeepSeek、GPT-OSS 与自家 Inkling），范围 4B 到 1T 参数；企业功能有单点登录、角色权限、审计日志接口与私有网络连接；承诺客户内容归客户、不用于训练；采样接口兼容 OpenAI 与 Anthropic 的接口（beta），更完整的生产推理只开放了等候名单。

价格见官方定价页（每百万 token，2026-11-09 页面显示 39 个模型）：Inkling 2 Small 64K 上下文预填充 0.30 美元（缓存命中 0.03）、采样 1.00 美元、训练 1.50 美元，256K 变体训练 3.00 美元；Inkling 为 1.87 / 4.68 / 5.61 美元；Inkling-Small 为 0.58 / 1.44 / 1.73 美元；检查点存储每 GB 每月 0.10 美元，部分第三方模型限时五折。这是公开标价，不代表实际成交价。

客户案例都来自官网自述，客户方的原页本刊没有逐个核：Bridgewater 在 6 个金融信息过滤任务上，训练后的 Qwen3-235B 在留出文档上准确率 84.66%，对比 GPT-5.5 的 78.2%，官方称错误约少 30%、推理成本约为 1/14；一周年稿另称 Bridgewater 的 text-to-SQL 模型在准确率上超过 Claude Fable 5 与 GPT-5.6 Sol，成本约 15%。官网还点名 Stanford、MIT、Mantic、Mercor、Lightning Rod、Glean 等用户。这些成绩的评测对象是各客户自己选的任务，不能当成通用对比。

§ 07 / 交互模型

交互模型：2026-05 的研究预览，官网没有开放公告

官方文章（2026-05-11）介绍的 TML-Interaction-Small 是 276B 总参 / 12B 激活的 MoE，把输入输出切成 200 毫秒的 micro-turn，让模型同时听、看、说，并配一个异步的后台模型做长推理与工具调用。官方自报：FD-bench V1 轮转延迟 0.40 秒（对比 GPT-realtime-2.0 minimal 的 1.18 秒）、FD-bench V1.5 平均 77.8（对比 46.8）、Audio MultiChallenge 43.4%（同表 GPT-realtime-2.0 xhigh 为 48.5%）。同一张表里并不全胜：BigBench Audio 单用交互模型为 75.7%，开启后台模型后为 96.5%，GPT-realtime-2.0 xhigh 为 96.6%；QIVD 视频音频问答 54.0%，低于 GPT-realtime-2.0 minimal 的 57.5%。

官方自述的局限包括长会话的上下文管理、对稳定网络的依赖、对齐与安全研究，以及更大的预训练模型目前在这种实时场景下太慢、无法服务。当时的计划是未来几个月开放有限的研究预览、年内更大范围发布。本刊没有在官网 2026-11-09 的页面上找到预览已开放的公告。这个模型的总参 / 激活参数与 Inkling-Small 数字相同（276B / 12B），官网没有写两者的关系。

§ 08 / 人员变动

联合创始人里已有多位离开，原因只有一例有本人说明

据 TechCrunch，Andrew Tulloch 在 2025-10 加入 Meta。2026-01-14，Murati 在 X 上宣布与 Barret Zoph 分道扬镳，并宣布 Soumith Chintala 出任 CTO；58 分钟后 OpenAI 的 Fidji Simo 宣布 Zoph、Luke Metz、Sam Schoenholz 回到 OpenAI，称此事已酝酿数周。TechCrunch还转述 Wired 的说法，称与 Zoph 的分手并不友好，Wired 原文本刊没有核到。公司没有公开解释这些人的离开原因。

2026-07-27，联合创始人 Lilian Weng 在内部信和 X 上宣布因健康原因离任；07-29 OpenAI 告知 TechCrunch，Weng 将回到 OpenAI，带领一个加速其内部研究的团队，涉及递归自我改进。Murati 在 X 上回复支持。这是目前唯一一位本人公开说明原因的离职者。几家媒体与聚合站给出的“离开了多少人”统计口径互不相同，本刊没有逐一核到，这里不写数字。John Schulman 目前的职务，官方页没有写，本刊没有核到。

§ 09 / 读法与局限

数字是自述，融资未确认，权重放出待核

自述数字。除 Artificial Analysis 的 31 分、Hugging Face 与 Tinker 公开标价外，本档案里的训练规模、评测成绩和客户案例都来自公司官网。第一代 Inkling 的评分在 Artificial Analysis 上只有 12（第 23/26），第二代升到 31，进步很大，但同页也指出它生成的 token 多、每任务耗时长。

开放与否。公司把“开放权重”作为定位，也写了为什么要分阶段放出：Inkling 与 Inkling-Small 已经以 Apache 2.0 放出；第二代先闭、后开，是否在官方说的“下周”兑现，要看 Hugging Face 的组织页上是否出现该仓库。第二代不支持音频，而第一代支持。

融资与人事。种子轮的金额与估值来自公司发言人转述；新一轮的金额、领投方和估值只见媒体报道，且前后两次报道的金额不同，公司没有确认。联合创始人的离开有多篇媒体可对，但公司除 CTO 任命外没有公开解释。

本刊没有核到的有：新一轮融资是否完成及其具体条款（Business Insider 原文本刊没有核到）；NVIDIA 投资的金额；员工总数；总部街道地址；Tulloch 离职的细节；Schulman 当前职务；外部安全测试机构各自的结论；交互模型的研究预览是否已开放；Tinker 客户方的原页；官方 X 账号的最新动态；官方评测表里各第三方榜单的原页。

看到开放权重这类说法，先分清三层：已经放出的（Inkling、Inkling-Small，Apache 2.0，Hugging Face 上能下载）、已发布但只在平台上用的（Inkling 2 Small，权重官称下周放出）、以及只是意向的（官方说还会有后续型号，没有名字也没有时间）。成绩要看谁测的：这家公司的第三方分数（AA 31）与官方一致，其余成绩多是自述；融资数字要看是谁说的：发言人转述的种子轮可以引，新一轮只能写作媒体报道。

来源 / SOURCES

• Thinking Machines Lab · 官网首页（自我描述、团队自述、官方社交链接）
• Thinking Machines Lab · News（14 篇新闻稿及日期）
• Thinking Machines Lab · Connectionism 博客（7 篇研究文章及署名）
• Thinking Machines Lab · Inkling 家族页（三个模型规格、权重状态）
• Thinking Machines Lab · Introducing Inkling 2 Small（2026-11-05）
• Thinking Machines Lab · Inkling 2 Small Model Card（法人名、架构、许可证、总评测表）
• Thinking Machines Lab · Inkling: Our Open-Weights Model（2026-07-15）
• Thinking Machines Lab · Inkling Model Card（Apache 2.0、架构）
• Thinking Machines Lab · Introducing Inkling-Small（2026-07-30）
• Thinking Machines Lab · One Year of Tinker（2026-10-15）
• Thinking Machines Lab · Tinker 产品页与客户案例
• Thinking Machines Lab · The Future Worth Building Is Human（使命，2026-07-10）
• Thinking Machines Lab · A Safe Path to Open Weights（2026-07-31）
• Thinking Machines Lab · Interaction Models（2026-05-11）
• Thinking Machines Lab · NVIDIA 战略合作稿（2026-03-10）
• Thinking Machines Lab · Terms of Service（2026-01-10 更新）
• Thinking Machines Lab · Privacy Notice（法人名 Thinking Machines Lab, Inc.，2026-05-19 更新）
• Tinker Documentation · Models and Pricing
• Ashby 招聘 API · Thinking Machines 在招职位（2026-11-09）
• Hugging Face API · thinkingmachines 组织下的模型仓库
• Hugging Face API · thinkingmachines 组织概览
• Artificial Analysis · Inkling 2 Small（Intelligence Index 31）
• Artificial Analysis · Inkling（Intelligence Index 12）
• Artificial Analysis · Inkling Small（Intelligence Index 13）
• TechCrunch · Mira Murati’s Thinking Machines Lab is worth $12B in seed round（2025-07-15）
• TechCrunch · Mira Murati’s startup, Thinking Machines Lab, is losing two of its co-founders to OpenAI（2026-01-14）
• TechCrunch · Thinking Machines co-founder Lilian Weng left the company citing health reasons, then joined OpenAI（2026-07-29）
• TechCrunch · Accel reportedly in talks to lead $1B round for Thinking Machines at $40B valuation（2026-09-03）
• SiliconANGLE · Thinking Machines debuts Inkling 2 Small amid reported $5B fundraising push（2026-11-06）