2026 年 11 月上旬，由前 OpenAI 首席技术官创立的 ThinkingMachines 发布新一代模型 Inkling 2 Small。该模型总参数规模为 5940 亿（约 594B），采用稀疏混合专家（MoE）架构，在保持可控激活参数规模的同时，于多项推理与代码基准测试中追平头部旗舰模型，显示出小激活、大总参路线在成本与能力之间的平衡能力。

最受社区关注的是其开源承诺：官方明确表示将于下周完整开放模型权重，面向全球开发者免费商用。若如期兑现，Inkling 2 Small 将成为又一款进入开源阵营的近 6000 亿参数级前沿模型，进一步拉高开源模型的能力上限，并挤压闭源中端模型的市场空间。

从产业角度看，前沿创企相继选择开放权重，正改写大模型竞争的格局。当顶级模型的权重可被自部署，企业得以在私有环境内获得接近旗舰的能力，数据不出域、合规可控，尤其利好金融、政务等对数据安全敏感的行业。这也意味着「开源 vs 闭源」的界线，正从参数规模向生态与服务体系迁移。

对国内企业而言，这类开源权重模型的出现，提供了更多可本地化微调与推理的基础设施选项，有望加速垂直行业智能体的落地。不过，模型实际开源的时间、许可条款与硬件门槛仍需以官方后续发布为准。

来源：网易