غادرت ميرا موراتي OpenAI في سبتمبر 2024 لتبدأ مشروعها الخاص. بعد ما يقرب من عامين، أُطلق هذا الاستكشاف. أطلقت شركة Thinking Machines Lab، التي أسستها، نموذج Inkling—وهو نموذج ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط تم تدريبه بالكامل من الصفر، مع إتاحة كل وزن للتحميل المجاني.
عندما أقال مجلس إدارة OpenAI سام التمان في نوفمبر 2023، تم تعيين موراتي—التي كانت حينها كبيرة مسؤولي التكنولوجيا (CTO)—رئيسة تنفيذية مؤقتة. أُعيد التمان إلى منصبه بعد خمسة أيام، وعادت موراتي إلى منصب كبيرة مسؤولي التكنولوجيا، ثم غادرت بشكل دائم بعد حوالي 10 أشهر من ذلك. أسست Thinking Machines Lab في فبراير 2025.
بعد ذلك، اختفت الشركة عن الأنظار—وأصبحت ثرية. جمعت ملياري دولار بتقييم 12 مليار دولار في يوليو 2025، بقيادة Andreessen Horowitz وبالتعاون مع Nvidia، Accel، ServiceNow، Cisco، AMD، و Jane Street—إحدى أكبر جولات التمويل الأولية (seed rounds) في تاريخ وادي السيليكون في ذلك الوقت.
أشارت تقارير في نوفمبر 2025 إلى أن الشركة كانت تسعى لجولة تمويل جديدة بتقييم 50 مليار دولار. انهارت تلك المحادثات بحلول يناير 2026.
ما هو Inkling
Inkling هو نموذج مزيج الخبراء (mixture-of-experts)—وهي بنية لا ينشط فيها إلا جزء من الشبكة لأي مدخل معين، مما يحافظ على سرعة الاستدلال دون التضحية بالعمق. إنه نموذج ضخم للغاية: يحتوي على 975 مليار معلمة إجمالية (الإعدادات الداخلية التي تحدد كيفية معالجة النموذج للمعلومات)، مع 41 مليار معلمة نشطة لكل مهمة، لذا انسَ أمر تشغيله على جهازك المحلي.
كونه متعدد الوسائط، يقبل هذا النموذج النصوص والصور والصوت، ويدعم نافذة سياق—كمية النص التي يمكن للنموذج معالجتها في وقت واحد—تصل إلى مليون رمز (token)، أي ما يقرب من 750,000 كلمة. تم تدريبه مسبقًا على 45 تريليون رمز يغطي النصوص والصور والصوت والفيديو.
"نموذجنا الأول، Inkling. تم تدريبه من الصفر، وأوزانه مفتوحة، وقابل للضبط الدقيق على Tinker اليوم،" كتبت موراتي على X. حقيقة تدريبه من الصفر تعني الكثير، خاصة في مجتمع المصادر المفتوحة، حيث يمكن أن يجلب نفسًا جديدًا للمطورين الغربيين الذين يتوخون الحذر من الصين ولكنهم يحتاجون إلى استخدام نماذج آسيوية لتطويراتهم، لأن شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى في العالم الغربي تركز بشكل أساسي على نماذج المصادر المغلقة.
الضبط الدقيق (Fine-tuning) هو عملية إعادة تدريب نموذج موجود على مجموعة بيانات متخصصة لتحسين أدائه في مهمة معينة. Tinker هي منصة سحابة Thinking Machines المبنية حول حالة الاستخدام هذه. الأوزان الكاملة متاحة أيضًا على Hugging Face بموجب ترخيص Apache 2.0، بدون قيود.
تأتي أوضح انتصارات Inkling في المهام الوكيلة (agentic tasks). على MCP Atlas—الذي يقيس مدى موثوقية وكيل الذكاء الاصطناعي في إكمال المهام الواقعية باستخدام بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol)، المعيار المفتوح لربط مساعدي الذكاء الاصطناعي بالأدوات والخدمات الخارجية، ويُسجل كنسبة مئوية للمهام المكتملة—يسجل Inkling نسبة 74.1%. هذا يقارب 30 نقطة أعلى من Nemotron 3 Ultra من Nvidia، المنافس الغربي الرئيسي من نماذج الأوزان المفتوحة في هذه المقارنة.
على SWE-Bench Verified—اختبار لما إذا كان وكيل الذكاء الاصطناعي يمكنه إصلاح أخطاء برامج GitHub الحقيقية بشكل مستقل، ويُسجل كنسبة مئوية للمشكلات التي تم حلها—يسجل Inkling 77.6%، وهو أيضًا أعلى من Nemotron بنسبة 70.7%.
بشكل عام، تصف Thinking Machines هذا النموذج بأنه "متكامل" وعام. وهذا يعني أنه لا يساوم على الجودة في مجموعة معينة من المهام لأن قدراته تركز على شيء آخر (مثل النماذج التي تتفوق في البرمجة ولكنها تفتقر إلى الكتابة الإبداعية، على سبيل المثال).
لا تزال النماذج الصينية تتمتع بميزة على عدة جبهات. يحقق GLM 5.2 من Z.ai نسبة 82.7% على Terminal Bench 2.1—وهو معيار يقيس وكلاء ترميز الذكاء الاصطناعي المستقلين في بيئة طرفية حقيقية، ويُسجل كنسبة مئوية للمهام المكتملة—مقابل 63.8% لـ Inkling. يتصدر Kimi K2.6 اختبار "Humanity's Last Exam"، وهو اختبار للاستدلال العلمي على مستوى الدكتوراه.
تعترف Thinking Machines بذلك. Inkling ليس أقوى نموذج متاح اليوم، سواء كان مفتوح المصدر أو مغلقًا.
ما هو عليه هو نموذج الأوزان المفتوحة الأكثر قدرة الذي بناه مختبر غربي. المطورون الذين—لأسباب قانونية أو أمنية أو تتعلق بالامتثال—لن يوجهوا أعباء العمل عبر نماذج مبنية في بكين، لديهم الآن بديل حقيقي لاستضافة النماذج الصينية بأنفسهم.
الآن، يمتلك هؤلاء المطورون نموذجًا (وإن كان أسوأ من أفضل النماذج الصينية في كل شيء تقريبًا) يتوافق بشكل أفضل مع مُثلهم وتوقعاتهم وقيمهم. يمكن للضبط الدقيق اللاحق أن يجعل هذا النموذج يتفوق في مهام محددة، مما يجعل تلك الضبطات الدقيقة تنافسية في المعايير مقارنة بالنماذج الآسيوية.
على اختبار FORTRESS Adversarial—الذي يختبر مدى اتساق النموذج في رفض المطالبات الضارة حقًا دون حظر المبررة بشكل مفرط، ويُسجل كنسبة مئوية للمعالجة الصحيحة—يسجل Inkling 78.0%، وهي أعلى درجة بين جميع نماذج الأوزان المفتوحة في المقارنة.
إلى جانب Inkling، عرضت Thinking Machines نموذج Inkling-Small: بـ 276 مليار معلمة إجمالية، و12 مليار معلمة نشطة، وهو يطابق بالفعل النموذج الأكبر في معظم معايير الاستدلال. ستصل أوزانه بمجرد اكتمال الاختبار، ولم يتم تحديد جدول زمني لذلك.
