Mira Muratiの新会社が初モデル「Inkling」公開 — オープンウェイト975Bの勝負

元OpenAI CTOのMira Muratiが設立したThinking Machines Labが、初の自社開発AIモデル「Inkling」を公開しました。2026年7月15日のリリース。オープンウェイト（誰でもダウンロード・改変可能）で、総パラメータ975Bの大規模MoEモデルです。

🔍 Inklingの基本スペック

「MoE」をざっくり説明すると、975Bという巨大なモデルの中で、各タスクに関連する部分（41B分）だけを賢く使い分ける仕組みです。これにより、大規模モデルの性能を保ちながら、計算コストを抑えられます。

Thinking Machines自身が明確に宣言しています：「Inklingは現存する最強のモデルではない」と。ではなぜ注目するのか？

Design Arena（人間が盲目評価でWebアプリを比較するベンチマーク）で、InklingはElo 1257を記録。オープンウェイトモデルとしては最上位グループに入ります。

クローズドモデルのトップ陣と完全に同等ではありませんが、オープンウェイトとしては驚異的です。特に、NVIDIAのNemotron 3 Ultraと比較して、コーディング性能を同じレベルに到達させるのに必要なトークン数が3分の1で済むとのこと。効率が良い。

推論時の「考える深さ」を調整できます。簡単な質問にはサッと答え、複雑な問題には深く考える。この切り替えが開発者側で制御できるのは実用的です。

分からないものは「分からない」とフラグを立てる設計。ハルシネーション（もっともらしい嘘）を減らすアプローチで、エンタープライズ利用では信頼性の面で重要です。

Inklingの最大の売りは「カスタマイズのベースモデル」としての位置づけ。Thinking Machinesは「Tinker」というプラットフォームを提供し、企業がInklingを自社用途にファインチューニングできます。

面白いデモもありました。Inklingに「自分自身をファインチューニングする」というタスクを与えたところ、モデル自体がファインチューニングのジョブを書き、実行し、結果を評価したそうです。自己改善ループの実証ですね。

OpenAI、Anthropic、Googleはすべて「汎用チャットボット」を最強にする方向で競争しています。一方でThinking Machinesの賭けは違います：

「組織が自分たちでカスタマイズできるAIが、一律モデルより勝る」

この戦略には現実味があります。大企業ほど「自社データでチューニングした専用モデル」を求めており、クローズドモデルではデータ送信の懸念やコスト面で限界があるからです。

Mira MuratiはOpenAIの元CTOという経歴もあって、注目度は非常に高い。1年半ほぼステルス状態でインフラを構築してきた成果が、このInklingが最初の公開プロダクトになります。

オープンウェイトモデル特有の課題もあります。ファインチューニングの自由度が高い分、安全でないカスタマイズを防ぐのは利用者側の責任になります。Thinking Machinesは「カスタマイズの責任は顧客が持つ」という立場で、これは実務的にはML専門チームを持つ企業向け、と言えます。

2026年のAI競争は「最強の汎用モデル」だけでなく「最良のカスタマイズ基盤」の戦いにもなりつつあります。Inklingはその最初の一石かもしれません。