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DeepSeek架构，美国大模型开始抄中国作业-b1ce84ff

沿用DeepSeek架构，美国大模型开始抄中国作业OpenAI前首席技术官穆拉蒂，做出了一款中国模型的“贵替”。Thinking Machines发布的首款模型Inkling，混合专家架构主要沿用DeepSeek-V3，后训练冷启动还使用了Kimi K2.5等开放模型生成的数据。然而在多项基准评测中，Inkling落后于Kimi和GLM，调用价格反而更高。对于一家融资20亿美元、估值120亿美元，团队中聚集了大量OpenAI前员工的明星公司来说，这个结果多少有些低于预期。但穆拉蒂可能从一开始就没打算靠Inkling争夺第一。随着美国企业使用中国模型面临越来越多不确定性，一款性能尚可、支持定制、合规风险更低的本土开放模型，已经拥有自己的市场。“贵替”没有那么强，也不愁“市场”。当地时间7月15日，Thinking Machines Lab发布了成立以来的首款模型Inkling。单看配置，这款模型很符合一家明星AI实验室应有的排场。Inkling采用混合专家架构，总参数量达到9750亿，每处理一个Token会激活410亿参数；预训练使用了45万亿个Token，数据涵盖文本、图像、音频和视频，最长支持100万个Token的上下文。它可以理解文字、图片和音频，再以文字形式输出结果，还支持通过调节“思考强度”，在性能、速度和成本之间进行取舍。Inkling同时开放了模型权重，采用相当宽松的Apache 2.0许可证。开发者可以下载权重、自行部署，也可以通过Thinking Machines旗下的Tinker平台对模型进行微调。公司给它的定位很明确：与其直接和ChatGPT争夺普通用户，Inkling更适合充当企业开发AI应用的底座。不过，Inkling最引人注意的部分，藏在技术报告后半段。Thinking Machines在介绍模型架构时直接写道，Inkling的混合专家设计“主要沿用了DeepSeek-V3”。它同样设置了大量专家模块，每个Token只调用其中一小部分，并采用了DeepSeek-V3的无辅助损失负载均衡等设计。中国模型对Inkling的影响还延伸到了训练阶段。Thinking Machines表示，为了启动后训练，公司先用开放权重模型生成的合成数据做了一轮监督微调，其中明确提到了月之暗面的Kimi K2.5。整条技术路线已经足够清楚：一家由OpenAI前首席技术官创办的美国实验室，首款模型沿用了DeepSeek的架构，又借助Kimi生成的数据完成后训练起步。借鉴开放模型本身没有问题。DeepSeek和Kimi公开权重并允许开发者使用，科学研究和工程开发原本就建立在公开成果的积累之上。更尴尬的地方在于，Inkling吸收了中国模型的技术之后，性能依然没有压过这些“老师”。Thinking Machines对此也没有粉饰。公司在发布文章中直接承认：“Inkling并非目前表现最强的模型，无论开放模型还是闭源模型。”从Thinking Machines公布的结果看，.在“人类最后的考试”纯文本评测中，Inkling得分29.7%，Kimi K2.6和GLM 5.2分别达到35.9%和40.1%；.加入工具后，Inkling升至46%，依然低于Kimi K2.6的54%和GLM 5.2的54.7%。.在考察真实软件工程能力的SWE-Bench Pro中，Inkling得分54.3%，Kimi K2.6为58.6%，GLM 5.2达到62.1%；.Terminal Bench 2.1上的差距更加明显，Inkling只有63.8%，Kimi K2.6和GLM 5.2分别达到71.3%和82.7%。当然，Inkling也有自己的长项。它在网页应用设计、音频理解和安全性评测中表现不错，在部分数学任务上也能超过Kimi和DeepSeek。只是从综合推理、编程和智能体能力来看，它目前很难被归入开放模型的第一梯队。在Tinker平台上，64K版本Inkling每100万Prefill Token收费1.87美元，每100万Sample Token收费4.68美元。前者可以粗略理解为输入成本，后者接近生成成本，而且这已经是“限时五折价”。256K版本的价格更高，分别达到3.74美元和9.36美元。作为对比，Kimi K2.6官方API每100万输入和输出Token分别收费0.95美元和4美元，GLM5.2分别为1.4美元和4.4美元。Tinker同时提供训练和采样服务，与普通模型API并非完全相同的计费口径。但按照上述价格粗略比较，Inkling的预填充价格接近Kimi K2.6的两倍，生成价格也高于Kimi K2.6和GLM5.2，暂时没有体现出价格优势。于是，Thinking Machines的首款模型呈现出一种有些微妙的局面：架构参考DeepSeek，后训练借力Kimi，综合性能没有超过中国头部开放模型，调用价格反而更贵。考虑到穆拉蒂和Thinking Machines的背景，这样的选择便更加耐人寻味。如果Inkling来自一家普通的AI创业公司，借鉴DeepSeek、借助Kimi训练，或许还没有这么耐人寻味。偏偏它来自Thinking Machines——一家几乎可以称为“OpenAI校友会”的公司。2025年2月，Thinking Machines正式亮相时，团队只有约30人，其中大约三分之二来自OpenAI，其余成员主要来自Meta和Mistral。创始团队一度包括OpenAI联合创始人John Schulman、OpenAI前研究副总裁Barret Zoph，以及Lilian Weng、Andrew Tulloch和Luke Metz等研究人员。这些人分别参与过OpenAI的强化学习、后训练、预训练、安全和推理研究。路透社当时甚至直接形容，穆拉蒂从前东家挖走了至少20名研究人员。站在这群OpenAI校友中间的穆拉蒂，当然是最特殊的一个。她于2018年加入OpenAI，先后参与DALL-E、Codex、ChatGPT和Sora等产品，2022年升任首席技术官，负责协调研究、模型训练、安全和产品落地。2023年11月，OpenAI董事会突然罢免Sam Altman后，穆拉蒂还曾短暂担任临时首席执行官。她的角色更接近技术和产品的总负责人，对OpenAI的模型研发流程和产品化路径有着完整了解。换句话说，Thinking Machines从成立之初就不缺OpenAI经验。穆拉蒂和她的团队知道一家顶级闭源实验室如何开发模型，也亲历了ChatGPT从研究成果变成全球产品的全过程。当这群人离开OpenAI，从零搭建自己的技术体系时，外界自然会期待他们拿出一条带有OpenAI印记的路线。结果，Inkling最明确的技术来源却指向了中国。这很容易被理解成一个戏剧性的信号——最了解OpenAI的一群人离开OpenAI后，最终选择了中国模型的技术蓝图。OpenAI近年来的前沿模型全部采用闭源路线，外界拿不到模型权重，也不了解完整的架构、训练数据和后训练方案。穆拉蒂即使熟悉OpenAI内部技术，也不能把前东家的商业机密直接搬进新公司。DeepSeek和Kimi则公开了权重或技术报告，架构、训练方法和工具链都可以合法研究和复用。Inkling本身也是一款开放权重模型。对于一家想要建设开放模型生态的公司来说，从DeepSeek、Kimi等开放模型中吸收成熟方案，属于顺理成章的工程选择。今天开发一款开放模型，完全避开中国团队已经公开的成果，反而要付出更高的试错成本。因此，Inkling借鉴中国模型，并不能直接证明穆拉蒂认为DeepSeek的技术全面领先OpenAI。双方公开程度不同，可供借鉴的条件也完全不同。但这件事依然释放了一个清晰的信号：至少在开放权重领域，中国模型已经成了美国AI团队的重要参考系。所以，借鉴中国模型并不难解释。真正需要回答的问题是：Thinking Machines吸收了现成的架构和训练经验，为什么最终做出的Inkling性能更弱、价格更高？穆拉蒂拥有顶尖团队、充足资金和英伟达最新的训练系统。她没有理由看不到Inkling与中国模型之间的性能和价格差距。既然如此，“贵替”很可能就是一个经过计算的选择。按照Thinking Machines获得的待遇，Inkling原本不该只是一款“够用”的模型。2025年7月，公司尚未推出任何产品，就完成了20亿美元种子轮融资，估值达到120亿美元，投资方包括安德森·霍洛维茨、英伟达、AMD和简街等。四个月后，Thinking Machines又传出新一轮融资谈判，目标估值高达500亿美元，尽管交易最终没有官宣完成，外界已经将它视为OpenAI和Anthropic的潜在对手。因此，当Inkling以一款性能不如中国模型、价格还更贵的产品亮相时，难免显得低于预期。可从商业角度看，穆拉蒂可能从一开始就没打算用它争夺基准评测第一名。Thinking Machines公司强调的是开放权重、多模态能力和可定制性，希望企业通过Tinker对它进行微调，把Inkling改造成客服、编程助手、行业智能体等专用模型。穆拉蒂押注的市场，对基准评测第一名没有那么执着。企业更在意模型能否私有部署、能否掌握数据、能否按照自己的业务继续训练。此前，这类需求很大一部分被中国开放模型接住了。美国的OpenAI和Anthropic长期坚持闭源，Meta的Llama 4表现不及预期后，也逐渐收缩开放路线。与此同时，DeepSeek、Kimi、Qwen和GLM持续开放权重，性能越来越接近美国闭源模型，价格却低得多。根据OpenRouter向CNBC提供的数据，2026年2月以来，中国模型在美国企业经由该平台调用的Token中，每周占比都超过30%，最高一度达到46%。2025年上半年的平均占比还只有4.5%。Cursor开发Composer 2时测试了多款基础模型，最终选择Kimi K2.5，理由也很直接——它在评测中表现最强。桥水基金则通过Tinker微调阿里的Qwen，得到的定制模型以更低成本超过了部分顶级闭源模型。中国开放模型由此成了美国企业降低AI成本的一条捷径。只不过，这条路正在承压。与此同时，美国对中国AI模型的监管氛围正在收紧。相关部门已经围绕数据安全、模型来源和供应链风险发出警告，部分使用中国模型的企业也受到调查。即便尚未形成统一限制，政策上的不确定性已经足以影响企业选择，尤其是涉及政府业务和敏感数据的公司。它是一款美国公司开发、采用Apache 2.0许可证、支持私有部署和定制的开放权重模型。美国企业选择它，不必担心使用中国模型引发的政治争议，也更容易通过政府客户和大型公司的合规审查。Inkling真正的价值，来自这种合规确定性。Thinking Machines吸收DeepSeek和Kimi的公开成果，再把它们转化成一款由美国公司提供的模型。Inkling不需要在所有基准评测中击败中国模型，只需要成为那些不敢继续使用中国模型的美国企业可以接受的选择。这也解释了它为什么敢于更贵。政策替Inkling缩小了竞争范围，性能和价格上的差距便没那么致命。对于一些美国企业来说，一款稍弱、稍贵但风险较低的模型，已经足够。从这个角度看，Inkling更能证明穆拉蒂懂得做生意。不过，这套生意成立的代价，可能由美国企业承担。美国之外的公司仍然可以自由选择GLM、Kimi和DeepSeek，在更强、更便宜的基础模型上开发产品；美国企业却可能被迫采用性能稍弱、价格更高的本土替代品。基础模型的能力差距会继续传递到微调后的产品中，最终形成结构性的竞争劣势。华盛顿原本希望用限制保护美国AI公司，结果可能先替Inkling这样的“贵替”创造了市场。对穆拉蒂来说，“一般般”已经够了。对美国AI产业来说，这份“够用”则意味着成本的升高和竞争力的下降。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.钛媒体APP 2026-07-29 14:00:27DeepTech深科技 2026-07-29 18:48:44智东西 2026-07-29 10:19:17智东西 2026-07-29 22:10:34机器之心Pro 2026-07-29 15:45:07机器之心Pro 2026-07-29 14:08:55虎嗅APP 2026-07-30 05:09:12量子位 2026-05-12 03:08:58量子位 2026-07-08 15:17:55英国那些事儿 2026-07-30 00:28:54钛媒体APP 2026-04-03 17:11:08量子位 2026-06-07 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h2中国色卡千年文化的色彩密码h2

中国色卡是一套蕴含着深厚文化底蕴的色彩系统，它不仅记录了中国古代人们对色彩的认知与运用，更承载着中华民族独特的审美观念和文化精神。这套色彩体系源于中国传统绘画、陶瓷、服饰、建筑等多个领域，经过千百年的沉淀与积累，形成了独具特色的色彩语言。中国色卡中的每一种颜色都有其独特的名称、来源和文化内涵，它们共同构成了一个丰富多彩的色彩世界。

中国色卡的文化内涵

中国色卡中的色彩大多源自自然界的万物，如"天青"、"月白"、"黛绿"等，这些色彩名称本身就充满了诗意与想象力。在中国传统文化中，色彩不仅仅是视觉元素，更是情感与哲学的载体。例如，红色在中国文化中象征着喜庆与吉祥，而蓝色则代表着宁静与深邃。中国色卡中的每一种颜色都与特定的历史典故、文学作品或哲学思想紧密相连，使人们在欣赏色彩的同时，也能感受到中华文化的博大精深。

中国色卡的应用范围极为广泛，从传统的国画、书法、陶瓷、刺绣到现代的室内设计、时尚搭配、品牌视觉等领域，都能看到它的身影。在现代设计中，中国色卡为设计师提供了丰富的灵感来源，帮助他们创造出既有传统韵味又符合现代审美的作品。许多国际品牌也纷纷从中国色卡中汲取灵感，将其融入产品设计中，以展现东方美学的独特魅力。

中国色卡的现代价值

在当今快节奏的生活中，中国色卡为我们提供了一种回归传统、寻找内心平静的方式。当我们沉浸在那些充满诗意的色彩中时，仿佛能穿越时空，与古人对话。中国色卡不仅是一种色彩工具，更是一种文化传承的媒介，它让现代人在欣赏美丽色彩的同时，也能了解和传承中华优秀传统文化。

对于普通人来说，了解和使用中国色卡也是一种提升生活品质的方式。无论是在家居装饰、服装搭配还是日常用品选择上，运用中国色卡中的色彩都能为生活增添一份雅致与韵味。中国色卡教会我们欣赏自然之美，感受色彩的细微差别，从而培养更加敏锐的审美能力和更加细腻的情感体验。

中国色卡的研究与推广也面临着一些挑战，如何将传统色彩文化与现代生活有机结合，如何让更多人了解和喜爱中国色卡，都是需要我们思考和努力的方向。通过教育、展览、数字媒体等多种途径，我们可以让中国色卡这一宝贵的文化遗产焕发新的生机，为现代社会注入更多文化活力。

总而言之，中国色卡不仅是一套色彩系统，更是中华文化的瑰宝，它承载着中华民族的智慧与情感，展现着东方美学的独特魅力。在当今多元文化交融的时代，中国色卡为我们提供了一种文化自信的源泉，让我们在传承与创新中，更好地展现中华文化的魅力与价值。

在数字化时代，互联网已经深入我们生活的方方面面，包括最私密的两性关系领域。两性网页作为专门探讨情感、亲密关系和性健康知识的网络平台，为现代人提供了一个获取专业建议、分享经验和寻找支持的重要渠道。这些网站内容丰富多样，从科学的两性知识到情感关系的经营技巧，应有尽有，成为许多人探索自身情感世界的重要工具。

两性网页的功能与价值

专业的两性网页通常包含多个板块，满足不同用户的需求。性健康科普板块提供科学的生理知识和常见问题解答，帮助人们正确认识自己的身体；情感关系专栏则分享沟通技巧、冲突处理方法等内容，助力伴侣间建立更健康的互动模式；而社区论坛则允许用户匿名交流，分享个人经历，获得情感支持和建议。这些功能使得两性网页成为现代人获取相关知识、解决困惑的重要渠道。

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两性网页的常见误区

尽管两性网页提供了丰富的资源，但用户在使用时也存在一些常见误区。过度依赖网络信息而忽视专业咨询是一个问题，特别是涉及严重的健康问题时，应该及时就医而非仅依赖网络建议。另外，有些用户可能会陷入信息过载，被大量矛盾的观点所困扰，反而增加了困惑。因此，保持批判性思维，有选择地吸收信息，必要时寻求专业帮助，是使用两性网页时需要注意的。

为了更好地利用两性网页资源，建议用户保持开放但理性的态度。将网站作为获取知识和启发的工具，而非绝对的指导。在阅读专业内容的同时，也要结合自身实际情况思考，形成适合自己的认知和方法。此外，积极参与有意义的讨论，分享自己的经验和困惑，不仅能获得更多视角，也能为他人提供帮助，形成良性互动的社区氛围。

总而言之，两性网页作为现代人探索亲密关系和性健康的重要资源，为人们提供了获取知识、分享经验和寻求支持的平台。通过选择权威可靠的内容，保持批判性思维，并积极参与社区互动，我们可以更好地利用这些数字资源，促进个人和伴侣关系的健康发展，在数字时代构建更美好的亲密关系。

111aaa探索数字时代的创新密码

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111aaa的应用场景广泛而多样。在科技领域，它被用来推动人工智能、大数据和物联网等前沿技术的融合创新；在商业领域，它帮助企业构建更加灵活和高效的运营模式；在教育领域，它促进了个性化学习和终身教育体系的完善。无论是大型企业还是初创团队，都可以通过111aaa的理念找到适合自己的发展路径，实现突破性成长。

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