집무랄리, 대대적인 컴백: Think Machine Lab, 첫 번째 다중 모달 오픈소스 모델 ‘Inkling’ 출시
오픈AI(OpenAI)의 전 최고기술책임자(CTO)인 미라 무라티(Mira Murati)가 자신의 새로운 연구소인 ‘싱킹 머신즈 랩(Thinking Machines Lab)’을 통해 첫 번째 주요 성과인 멀티모달 AI 모델 ‘잉클링(Inkling)’을 공식 출시했다. 탁월한 성능을 자랑하는 이 모델은 현재 미국 오픈소스 AI 분야에서 가장 강력한 경쟁자로 자리매김하고 있다.
‘Thinking Machines Lab’의 창립 팀은 풍부한 경험을 갖추고 있으며, 핵심 구성원의 약 3분의 2가 오픈AI 출신이다. 이들은 최첨단 연구, 제품 개발, 안전 메커니즘 분야에서 폭넓은 경력을 보유하고 있다. 팀의 첫 번째 모델인 ‘잉클링(Inkling)’은 Mixture of Experts(MoE) 아키텍처를 활용한다. 이 모델은 총 9,750억 개의 파라미터와 410억 개의 활성화된 파라미터를 갖추고 있으며, 최대 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원합니다.
사전 훈련 과정에서 ‘잉클링’은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 아우르는 방대한 데이터셋을 처리했습니다. ‘싱킹 머신즈 랩’은 현재 허깅 페이스(Hugging Face)와 자체 ‘Thinker API’를 통해 이 모델의 가중치를 완전히 공개했습니다.
벤치마크 테스트 결과, Inkling은 다양한 분야에서 강력한 종합 역량을 보여주었습니다. 수학 문제 해결 분야에서 AIME2026 테스트에서 97.1%의 점수를 기록하며 DeepSeek V4Pro를 근소하게 앞섰습니다. 또한, 지능형 에이전트 워크플로우를 평가하는 MCP Atlas 테스트에서는 74.1%의 점수를 달성하며 Nemotron3Ultra를 크게 앞섰습니다.
Inkling은 추론, 코딩, 전문 소프트웨어 엔지니어링 과제에서는 Claude Fable5나 GPT5.6Sol과 같은 비공개 소스 선도 모델들에 여전히 뒤처지지만, 강력한 기본 시각 및 오디오 이해 능력을 보여줍니다. 특히 오디오 처리 벤치마크(MMAU)에서 77.2%의 점수를 기록하며 Gemini3.1Pro와 거의 동등한 수준을 보였습니다.
경쟁이 치열한 오픈소스 생태계에서 Inkling은 GLM5.2, DeepSeek V4Pro, Kimi K2.6과 같은 경쟁 모델들에 비해 뚜렷한 강점을 보입니다. 예를 들어, GLM5.2가 순수한 코딩 및 복잡한 추론 분야에서 여전히 우위를 점하고 있는 반면, Inkling은 일반적인 지시 사항 수행(IFBench)에서 약간 더 우수한 성능을 보입니다.
Murati 팀의 첫 번째 결과물인 Inkling은 오픈소스 커뮤니티에 네이티브 멀티모달 기능을 갖춘 강력한 기본 모델을 제공합니다. 이제 가중치가 공개됨에 따라, 이 모델은 향후 AI 개발 및 응용 분야에서 중요한 역할을 수행할 것으로 기대됩니다.
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의견 (2)
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![SamuelRamirez]()
Mira Murati's return to the AI arena is definitely making waves. Inkling's multimodal capabilities seem promising, but I'm curious how it stacks up against the current heavyweights in open-source. Time will tell if it can truly challenge the status quo. 🤔
![ElijahWalker]()
Mira Murati's Inkling is a bold move for open-source multimodal AI. I'm curious how it stacks up against the closed giants in real-world tasks, especially with that 'thinking' angle. The community needs fresh competition to push innovation forward, so let's see if this model delivers on its promises beyond the benchmark numbers.
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