核心大将刚走，这家AI公司反手甩出一个更狠的模型

AI圈的剧本，有时候比电视剧还精彩。

两天前，Thinking Machines联创翁荔官宣离职。一天前，OpenAI确认她回归，带队攻坚“递归自我提升”。所有人都以为这家公司得缓一缓了。

结果第三天，新模型直接糊脸。

Inkling-Small，2760亿总参数，推理时只激活120亿。原生多模态，100万token上下文。最关键的是，体量只有初代Inkling的四分之一，却在数学、推理、编码和多模态上一举反超了那个万亿参数的老大哥。

这操作，像极了失去大将的球队反而打出了赛季最佳。只不过，他们玩的是AI。

仔细看技术细节就更有意思了。团队没搞什么黑科技魔法，就是把前一轮踩过的坑全吃进去了——预训练数据配比改了，机器学习配方重新精炼。说白了，就是老老实实把该做的优化做了。

这不正是当下AI竞争的一个缩影吗？

大家都在追参数规模、追榜单排名、追发布会排场。但Thinking Machines用行动说了一句大实话：规模不是目的，效率才是。

Inkling-Small每FLOP换来的性能全部高于Inkling。在ARC-AGI-2上刷新了开源SOTA。这不叫“以小博大”，这叫“把该花的钱花在刀刃上”。

翁荔走后第三天就用模型说话，这个回应比任何公关稿都有力。AI行业的竞争正在从“谁嗓门大”转向“谁拳头硬”。而硬拳头，从来不靠堆参数堆出来的。