前OpenAI技術長ミラ・ムラティが退任して2年後、初作品を披露：975B引数のオープンソースモデルInklingは「西側最強」だと称されるが、Decryptが完全な実測で明かす三つの短所。複雑なコーディングは全滅、創作の執筆で事実を捏造、コスパは中国のライバルに負けている。 （前情提要：対話ChatGPT神秘の教母》訓練データは著作権侵害か、Soraはチャットボットより危険か、GPT-5はどれほど強力か？） （背景補足：OpenAIは自社のAIモデルが意外にもHugging Faceに侵入されたことを認めた）
この記事の目次
Toggle
OpenAIをちょうど2年離れた後、元技術長ミラ・ムラティは7月15日にようやく新興企業Thinking Machines Labの最初の作品として、オープンソースAIモデルInklingを出してきた。これは、これまで西側の研究室がゼロから訓練したものとしては最強のオープンソースモデルだが、完全な実測の結果、評価はかなり両極に分かれている。ベンチマークは目立つものの、実際に使う体験は「日常的に使える」までにはまだ距離がある。
Inklingの誕生それ自体に象徴的な意味がある。過去1年、オープンソースAIのレースはほぼ中国チームが独占しており、アリババのQwen、Z.aiのGLM、Moonshot AIのKimiが次々と首位を奪ってきた。西側の研究室はNvidiaのNemotronくらいしかようやくランクインしていないが、「トップ」からはまだ遠い。Inklingの登場は、西側陣営がオープンソースの戦場で初めて強い反撃をしたのと同じ意味を持つ。
Inklingは混合専門家（MoE）アーキテクチャを採用し、総引数は975B。推論時に起動するのは41B引数のみ。文字、画像、音声の3モーダル入力に対応し、100万tokenの超ロングコンテキストウィンドウを備え、45兆tokenのデータでゼロから事前学習を行っている。モデルの重みはHugging FaceでApache 2.0ライセンスにより完全にオープンにされている。
一言でハード要件をまとめると、あなたはローカルで動かせない。これは個人の開発者がダウンロードしてノートPCで遊べるモデルではなく、企業向けの導入を想定したものだ。
ベンチマークでは、Inklingの最も際立つ勝利はエージェントツールの利用能力にある。MCP Atlas（AIエージェントがModel Context Protocol標準により現実世界のタスクを完了することを測る指標）でInklingは74.1%を獲得し、Nvidia Nemotron 3 Ultraより約30ポイント上回った。自動化したGitHubのデバッグ能力を測るSWE-Bench Verifiedでも、Inklingは77.6%でNemotronの70.7%に勝っている。
しかしベンチマークは一つの話で、実際に座って使うのは別問題だ。Decryptチームは、一般的な利用者の体験を模すために一連のタスクを設計したが、結果は良い面と悪い面が混在していた。
まずはコーディング。ここが多くの開発者が最も気にする能力だ。高い複雑度のプロンプト（1,955字、ゾンビシューターゲームを制作することを要求）では、Inklingはそのまま空白の画面を出力し、まったく実行できなかった。チームがプロンプトを99字まで縮めると、モデルはようやく動くゲームを出力したが、敵は長方形と球体で、背景も可視化された画面もなく、抽象的な幾何図形が画面上を移動するだけだった。
入力ロジックは正しく、キーボードのキー操作も文字と確実に対応し、追跡も安定している。しかし視覚表現は、ほぼMVPの最低ラインと言ってよい。
創作執筆でも同様に両極的だった。SF作家フィリップ・K・ディックのスタイルで創作するよう求められたとき、Inklingはかなり水準の高い文学的段落を出力し、「海はこんなにも青く、近乎淫蕩に開け放たれている」。だが細部を精査すると、それらの華麗な文を支えるロジックは非常に薄い。つまり、登場人物が海辺で「決定論」という言葉を口にしただけで、2150年のアルゴリズムが空中から生み出され、推論の過程はまったくなかった。
さらに深刻なのは事実誤りだ。Inklingは、西暦1000年の海上交易ルートについて代理ツールを使って正しくオンライン検索していたにもかかわらず、ベネズエラ人作家にフィリピン—メキシコ系の血統を根拠なく捏造し、存在しない交易ルートまででっちあげた。ツール利用の時代設定は当たっていたのに、人のことは完全に間違えていた。
Inklingには特筆すべき利点がある。それはプライバシーだ。Thinking Machinesの自社インターフェースで使う場合でも、モデルは対話が完全にプライベートであると明確にうたっている。データを北京のサーバーにルーティングできない、またはしたくないコンプライアンス指向の企業にとって、これは重みのあるカードだ。
価格面では、InklingはOpenRouterで提供が開始されており、入力100万tokenあたり1ドル、出力は4.05ドル。OpenRouter経由でHermesまたはOpenClawの設定を使う場合はそのまま接続でき、追加の設定は不要だ。
だが、1ドルで買えるコーディング能力という観点で見ると、中国モデルのほうがなお先行している。Decryptのテストでは、引数27Bでスマホ上で動くモデルが、コーディング課題でInklingを打ち負かした。この事実は、どんなベンチマークの数字よりも説得力がある。
Inklingの適用シーンは実はかなり明確だ。第一に、コンプライアンス要件のある組織。AIワークロードを中国のサーバーへ送れない、もしくは送らないと決めている欧米企業にとって、Inklingはごく少数の「使える」「改変できる」「自社でホスティングできる」西側のオープンソース上級モデルだ。Apache 2.0ライセンスであっても、法務チームは余計な不安を抱えずに済む。
第二に、代理ツールの利用パイプライン。MCP Atlasの74.1%というスコアは、自動化されたワークフローのシーンに実戦的価値があることを示しており、OpenRouter経由で接続できるHermesまたはOpenClawの設定なら、いずれもそのまま呼び出せる。
しかし、予算に敏感な小規模開発者、コーディング性能を極限まで追求するエンジニア、あるいは検閲なしの出力を必要とする利用者にとっては、Inklingは現時点では最適な選択肢ではない。27Bのスマホ級モデルでコーディングに勝ててしまう事実が、「西側最強のオープンソース」というレッテルがセールスポイントであると同時に天井でもあることを物語っている。
ムラティのチームはゼロから、真に訓練可能なベースモデルを構築した。これは西側のオープンソース生態系にとっての長期的な意義を軽視できない。ただし最初の版のInklingは、日常駆動というより専用ツールに近い。とはいえ、その存在は、西側の研究室がオープンソースのレースで競争できる能力をまだ持っていることを証明している。次の段階は、「能力がある」から「優位性がある」へ変えていくことだ。
2.05M 人気度
46.83K 人気度
78.36K 人気度
131.39M 人気度
790.88K 人気度
OpenAI前技術長ミラ・ムラティ、2年目の初作を実測：西側最強のオープンソースAI、実測ではスマホのモデルに敗れる
前OpenAI技術長ミラ・ムラティが退任して2年後、初作品を披露：975B引数のオープンソースモデルInklingは「西側最強」だと称されるが、Decryptが完全な実測で明かす三つの短所。複雑なコーディングは全滅、創作の執筆で事実を捏造、コスパは中国のライバルに負けている。
（前情提要：対話ChatGPT神秘の教母》訓練データは著作権侵害か、Soraはチャットボットより危険か、GPT-5はどれほど強力か？）
（背景補足：OpenAIは自社のAIモデルが意外にもHugging Faceに侵入されたことを認めた）
この記事の目次
Toggle
OpenAIをちょうど2年離れた後、元技術長ミラ・ムラティは7月15日にようやく新興企業Thinking Machines Labの最初の作品として、オープンソースAIモデルInklingを出してきた。これは、これまで西側の研究室がゼロから訓練したものとしては最強のオープンソースモデルだが、完全な実測の結果、評価はかなり両極に分かれている。ベンチマークは目立つものの、実際に使う体験は「日常的に使える」までにはまだ距離がある。
Inklingの誕生それ自体に象徴的な意味がある。過去1年、オープンソースAIのレースはほぼ中国チームが独占しており、アリババのQwen、Z.aiのGLM、Moonshot AIのKimiが次々と首位を奪ってきた。西側の研究室はNvidiaのNemotronくらいしかようやくランクインしていないが、「トップ」からはまだ遠い。Inklingの登場は、西側陣営がオープンソースの戦場で初めて強い反撃をしたのと同じ意味を持つ。
975B引数のMoEアーキテクチャ：仕様は豪華だが、ローカルで回そうと思わないで
Inklingは混合専門家（MoE）アーキテクチャを採用し、総引数は975B。推論時に起動するのは41B引数のみ。文字、画像、音声の3モーダル入力に対応し、100万tokenの超ロングコンテキストウィンドウを備え、45兆tokenのデータでゼロから事前学習を行っている。モデルの重みはHugging FaceでApache 2.0ライセンスにより完全にオープンにされている。
一言でハード要件をまとめると、あなたはローカルで動かせない。これは個人の開発者がダウンロードしてノートPCで遊べるモデルではなく、企業向けの導入を想定したものだ。
ベンチマークでは、Inklingの最も際立つ勝利はエージェントツールの利用能力にある。MCP Atlas（AIエージェントがModel Context Protocol標準により現実世界のタスクを完了することを測る指標）でInklingは74.1%を獲得し、Nvidia Nemotron 3 Ultraより約30ポイント上回った。自動化したGitHubのデバッグ能力を測るSWE-Bench Verifiedでも、Inklingは77.6%でNemotronの70.7%に勝っている。
実測：ゲームを四角いブロック大戦にする、創作執筆で事実を捏造
しかしベンチマークは一つの話で、実際に座って使うのは別問題だ。Decryptチームは、一般的な利用者の体験を模すために一連のタスクを設計したが、結果は良い面と悪い面が混在していた。
まずはコーディング。ここが多くの開発者が最も気にする能力だ。高い複雑度のプロンプト（1,955字、ゾンビシューターゲームを制作することを要求）では、Inklingはそのまま空白の画面を出力し、まったく実行できなかった。チームがプロンプトを99字まで縮めると、モデルはようやく動くゲームを出力したが、敵は長方形と球体で、背景も可視化された画面もなく、抽象的な幾何図形が画面上を移動するだけだった。
入力ロジックは正しく、キーボードのキー操作も文字と確実に対応し、追跡も安定している。しかし視覚表現は、ほぼMVPの最低ラインと言ってよい。
創作執筆でも同様に両極的だった。SF作家フィリップ・K・ディックのスタイルで創作するよう求められたとき、Inklingはかなり水準の高い文学的段落を出力し、「海はこんなにも青く、近乎淫蕩に開け放たれている」。だが細部を精査すると、それらの華麗な文を支えるロジックは非常に薄い。つまり、登場人物が海辺で「決定論」という言葉を口にしただけで、2150年のアルゴリズムが空中から生み出され、推論の過程はまったくなかった。
さらに深刻なのは事実誤りだ。Inklingは、西暦1000年の海上交易ルートについて代理ツールを使って正しくオンライン検索していたにもかかわらず、ベネズエラ人作家にフィリピン—メキシコ系の血統を根拠なく捏造し、存在しない交易ルートまででっちあげた。ツール利用の時代設定は当たっていたのに、人のことは完全に間違えていた。
プライバシーの約束は見どころだが、コスパは中国モデルにかなわない
Inklingには特筆すべき利点がある。それはプライバシーだ。Thinking Machinesの自社インターフェースで使う場合でも、モデルは対話が完全にプライベートであると明確にうたっている。データを北京のサーバーにルーティングできない、またはしたくないコンプライアンス指向の企業にとって、これは重みのあるカードだ。
価格面では、InklingはOpenRouterで提供が開始されており、入力100万tokenあたり1ドル、出力は4.05ドル。OpenRouter経由でHermesまたはOpenClawの設定を使う場合はそのまま接続でき、追加の設定は不要だ。
だが、1ドルで買えるコーディング能力という観点で見ると、中国モデルのほうがなお先行している。Decryptのテストでは、引数27Bでスマホ上で動くモデルが、コーディング課題でInklingを打ち負かした。この事実は、どんなベンチマークの数字よりも説得力がある。
誰がInklingを使うべきか？コンプライアンス重視の企業と代理ワークフロー
Inklingの適用シーンは実はかなり明確だ。第一に、コンプライアンス要件のある組織。AIワークロードを中国のサーバーへ送れない、もしくは送らないと決めている欧米企業にとって、Inklingはごく少数の「使える」「改変できる」「自社でホスティングできる」西側のオープンソース上級モデルだ。Apache 2.0ライセンスであっても、法務チームは余計な不安を抱えずに済む。
第二に、代理ツールの利用パイプライン。MCP Atlasの74.1%というスコアは、自動化されたワークフローのシーンに実戦的価値があることを示しており、OpenRouter経由で接続できるHermesまたはOpenClawの設定なら、いずれもそのまま呼び出せる。
しかし、予算に敏感な小規模開発者、コーディング性能を極限まで追求するエンジニア、あるいは検閲なしの出力を必要とする利用者にとっては、Inklingは現時点では最適な選択肢ではない。27Bのスマホ級モデルでコーディングに勝ててしまう事実が、「西側最強のオープンソース」というレッテルがセールスポイントであると同時に天井でもあることを物語っている。
ムラティのチームはゼロから、真に訓練可能なベースモデルを構築した。これは西側のオープンソース生態系にとっての長期的な意義を軽視できない。ただし最初の版のInklingは、日常駆動というより専用ツールに近い。とはいえ、その存在は、西側の研究室がオープンソースのレースで競争できる能力をまだ持っていることを証明している。次の段階は、「能力がある」から「優位性がある」へ変えていくことだ。