Thinking Machines ra mắt Inkling: Bước đi táo bạo thách thức các mô hình AI ‘một kích cỡ cho tất cả’

Thinking Machines Lab, startup AI được thành lập bởi cựu CTO OpenAI Mira Murati, vừa chính thức công bố Inkling, mô hình AI đầu tiên của hãng. Khác với các mô hình đóng từ OpenAI, Anthropic hay Google, Inkling được phát hành dưới dạng open-weight, cho phép các nhà phát triển và doanh nghiệp tải về, tùy chỉnh và triển khai trên hạ tầng riêng.

Kiến trúc và hiệu năng

Inkling sử dụng kiến trúc mixture-of-experts với tổng cộng 975 tỷ tham số. Tuy nhiên, mô hình chỉ kích hoạt khoảng 41 tỷ tham số cho mỗi tác vụ cụ thể, giúp tối ưu hóa tốc độ và chi phí vận hành. Được huấn luyện trên 45 nghìn tỷ token bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, Inkling có khả năng suy luận đa phương thức, dù hiện tại đầu ra chủ yếu tập trung vào văn bản, code và dữ liệu cấu trúc.

Một điểm đáng chú ý là Inkling cho phép người dùng điều chỉnh “nỗ lực suy nghĩ” (thinking effort) để cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác. Theo công bố, mô hình này đạt hiệu suất lập trình tương đương với Nvidia Nemotron 3 Ultra nhưng chỉ tiêu tốn 1/3 lượng token.

Chiến lược “tự tùy chỉnh” thay vì “đa năng”

Thay vì cạnh tranh trực tiếp với các chatbot đa năng như ChatGPT hay Claude, Thinking Machines định vị Inkling như một nền tảng khởi đầu. Doanh nghiệp có thể sử dụng Tinker – nền tảng tùy chỉnh mô hình của hãng – để tinh chỉnh (fine-tune) Inkling cho các nhu cầu đặc thù. Cách tiếp cận này giải quyết bài toán về quyền sở hữu trí tuệ và bảo mật dữ liệu, khi các tổ chức không cần gửi dữ liệu nhạy cảm lên các server của bên thứ ba.

Lập luận này nhận được sự đồng tình từ nhiều chuyên gia. CEO Microsoft Satya Nadella gần đây cũng cảnh báo về việc các doanh nghiệp sử dụng mô hình độc quyền có thể vô tình làm lộ tri thức kinh doanh vào các phiên bản huấn luyện tương lai của nhà cung cấp. Trong khi đó, CEO Hugging Face Clem Delangue dự báo rằng trong tương lai, các mô hình AI lớn (frontier models) sẽ chủ yếu phục vụ thử nghiệm, còn các tác vụ sản xuất thực tế sẽ chuyển dịch sang các giải pháp mã nguồn mở hoặc tự lưu trữ.

Thách thức và tương lai

Dù đạt được tốc độ phát triển ấn tượng trong 9 tháng, Thinking Machines vẫn đối mặt với nhiều câu hỏi về mô hình kinh doanh. Công ty không thu phí truy cập theo cách truyền thống mà tập trung vào dịch vụ huấn luyện, tinh chỉnh thông qua Tinker và hệ sinh thái lưu trữ. Việc sử dụng dữ liệu từ các mô hình khác (distillation) trong giai đoạn đầu cũng là một điểm gây tranh cãi, dù hãng khẳng định các phiên bản tiếp theo sẽ hoàn toàn tự chủ.

Với đội ngũ khoảng 200 nhân sự, Thinking Machines đang nỗ lực xây dựng một văn hóa công ty đề cao tính liên tục thay vì phụ thuộc vào các cá nhân nổi tiếng, nhằm tạo ra sự ổn định lâu dài trong một thị trường AI đầy biến động.

Nguồn tham khảo: TechCrunch