尴尬的是，Inkling多项基准评测落后于Kimi和GLM，价格反而更贵。融资20亿美元、估值120亿美元，团队聚集大量OpenAI前员工，却做出一款性能更弱、价格更高的“中国模型贵替”。
穆拉蒂押注的是另一条逻辑：美国企业用中国模型面临政策风险，一款性能尚可、合规风险更低的美国本土开放模型，有自己的市场。不需要击败中国模型，只需要成为不敢继续用中国模型的美国企业，能够接受的选择。
美国大模型开始抄中国作业了
OpenAI前CTO穆拉蒂的Thinking Machines发布首款模型Inkling，技术报告直接写明：架构“主要沿用DeepSeek-V3”，后训练用Kimi K2.5等模型数据启动。
尴尬的是，Inkling多项基准评测落后于Kimi和GLM，价格反而更贵。融资20亿美元、估值120亿美元，团队聚集大量OpenAI前员工，却做出一款性能更弱、价格更高的“中国模型贵替”。
穆拉蒂押注的是另一条逻辑：美国企业用中国模型面临政策风险，一款性能尚可、合规风险更低的美国本土开放模型，有自己的市场。不需要击败中国模型，只需要成为不敢继续用中国模型的美国企业，能够接受的选择。
尴尬的是，Inkling多项基准评测落后于Kimi和GLM，价格反而更贵。融资20亿美元、估值120亿美元，团队聚集大量OpenAI前员工，却做出一款性能更弱、价格更高的“中国模型贵替”。
穆拉蒂押注的是另一条逻辑：美国企业用中国模型面临政策风险，一款性能尚可、合规风险更低的美国本土开放模型，有自己的市场。不需要击败中国模型，只需要成为不敢继续用中国模型的美国企业，能够接受的选择。
