7月15日、Thinking Machinesという米国のAI企業が、最初の大規模モデル「Inkling」を発表した。9750億パラメータ、画像の理解と音声の認識ができ、コードの重み（ウェイト）はすべて公開されている。しかし公式発表の中で、同社は多くの読者を呆然とさせる一行を書いている。「Inklingは、オープンソースであれクローズドであれ、現時点で最も強力なモデルではない。」
普通、新製品を出す企業なら「世界一」を額に貼り付けたいものだ。この会社は逆のことをした。
そして反転が起きた。発表から数時間後、この記事はHacker Newsのトップに到達した——559のアップボートと135件のコメント。スレッドで最も支持を集めたコメントはこう書いていた。「忘れるな——これは米国のものだ。Llama 3以来、初めてまともに競争力のある非中国系のオープンソースモデルだ。」
この対比こそが、語る価値のある部分だ。
図：Thinking MachinesがInklingのために公開したカバーアート。出典：thinkingmachines.ai
「中国がオープンソースモデルをリードする」という二年間のナラティブ
「最強ではない」という発表がなぜ技術界を沸かせたのかを理解するには、過去二年間に何が起きたかを振り返る必要がある。
2023年から2025年にかけて、世界のオープンソース大規模モデルの地図には、シリコンバレーにとって少しばかり気まずい現実があった。最高のオープンソースモデルは、ほぼすべて中国企業から生まれていたのだ。
MetaのLlama 3が2024年4月に登場して以降、米国は性能と影響力の両面で中国の製品と真っ向から渡り合えるオープンソースモデルを生み出せていなかった。その一方で、中国の月之暗面（Moonshot、Kimi K2.5 / K2.7）、智譜（Zhipu、GLM 5.2）、DeepSeek（V4 Pro）、アリババ（Qwenシリーズ）は次々とオープンソースモデルをリリースし、リーダーボードを何度も書き換えていた。
2025年下半期までには、「オープンソースAIの未来は中国にある」ということは、業界全体で広く語られるトピックになっていた。米国側も無策ではなかった——GoogleはGemmaを、NVIDIAはNemotronを出していた——が、コミュニティの反応はいつも「まあまあ、でもKimiのレベルには届かない」だった。
だから2026年7月、Thinking MachinesがInklingを引っ提げて現れた時、Hacker Newsであの「It is American（これは米国のものだ）」というコメントが高い支持を得たという事実自体が、一つの心理的な真実を物語っている。米国の技術コミュニティは、ずっとこの日を待っていたのだ。
Thinking Machinesとは何者か
この会社の創業者はMira Muratiだ。AI業界を追っているなら、その名を聞いたことがあるかもしれない——彼女はかつてOpenAIのCTOを務め、GPTシリーズの開発に深く関わった人物だ。彼女は2024年にOpenAIを去り、Thinking Machinesを設立した。
創業当初から、同社の位置づけはOpenAIやAnthropicといった「クローズドソースの巨人」たちとは異なっていた。万能の神を作ることではなく、一つの仮説に賭けていた。企業が本当に必要としているのは、自らの手で改造できる基盤モデルだ、と。
Inklingは、その仮説から生まれた最初の製品だ。
「最強ではない」という戦略の裏
InklingはMixture-of-Experts（MoE、混合専門家）アーキテクチャを採用している——総パラメータは9750億だが、推論のたびに実際に起動されるのはそのうち410億だけだ。比喩で言えば、9750人の従業員を抱える大企業が、個々の具体的なタスクにはいつでも410人だけを会議に呼べばいいようなものだ。この設計の狙いは、能力を保ちながらコストと速度を抑えることにある。
一度に処理できるテキスト量は、英文単語にして約100万語（1M tokenのコンテキストウィンドウ）に相当し、学習データには45兆件のテキスト・画像・音声・映像が含まれている。
性能については、第三者評価機関のArtificial Analysisのデータによれば、Inklingは「Intelligence Index（知能指数）」で41点を獲得し、それまでの米国製オープンソースモデル最高であったNemotron 3 Ultra（38点）を上回り、現時点で最も高い得点を持つ米国のオープンソースモデルとなった。Thinking Machines自身のbenchmarkでは、中国モデルのKimi K2.7を複数の軸で上回っているという。とはいえ、benchmark同士の比較には不確定な要素が多い——テスト手法、評価基準、モデルのバージョンがいずれも結果を動かす。コミュニティの中には、実際に使ってみるとKimi K2.7の方が日常使いでは依然として手放しやすいと語るユーザーもいた。
図：Thinking MachinesがHuggingFace上で公開した、Inklingと他のオープンソース・クローズドソースモデルの性能比較。出典：huggingface.co
しかし、性能の数字はInkling発表の中で最も面白い部分ではない。本当に面白いのは、Thinking Machinesが自ら「最強ではない」と認め、それを発表に書き込んだことだ。
なぜ企業があえて弱みを見せるのか。筆者の解釈はこうだ。彼らは「戦場を引いている」のだ。
自分が最強だと言えば、比較の物差しはbenchmarkリーダーボードのあの数行の数字になる——OpenAI、Anthropic、Googleが、年間数十億ドルを燃やしてでもあの数行でリードしようとする、彼らの庭だ。だが「私は最強ではない。でも、あなたが自由に修正し、カスタマイズし、あなた自身のものに磨き上げられる」と言えば、物差しは変わる。「誰が賢いか」ではなく、「誰が言うことを聞くか」になるのだ。
言い換えれば、Inklingの真のライバルは、KimiやQwen、DeepSeekのような、オープンソースで自分でデプロイし微調整できるモデルたちだ。そしてその競争において、同社はより謙虚な姿勢で入場を選んだ。
米国オープンソースモデルの巻き返しか
コミュニティの反応は一点に収束していた。地政学的な意味合いだ。
HNユーザーのpaxysは鋭く指摘している。「これはLlama 3以来、初めて競争力のある非中国系のオープンソースモデルだ。」別のユーザーsegmondyはこう付け加えた。「benchmarkデータが信頼できるなら、Inklingは確かに日常利用の候補リストに入る価値がある。」
否定的な声もあった。ArceeのTrinity Largeも米国チームによるオープンソースモデルだが、マーケティングが下手すぎてほとんどの人が知らないと指摘する者もいた。GoogleのGemma 4にも触れ、それも議論に加えるべきだと主張する者もいた。
しかしコミュニティの熱量という観点から見れば、Inklingの今回のリリースは競合が成し遂げられなかったことをやってのけた。それは「米国のオープンソースAI」を再びトピックにしたのだ。
その背景には、より大きなナラティブの変化が映っている。過去二年間、中国のオープンソースAIにおける急速な進展——とりわけDeepSeekとKimiシリーズの連続リリース——は、「オープンソース＝中国の強み」をほぼ合意事項にまでしていた。そして今、元OpenAIの中核人物が設立した企業が、「最強ではない」と公に認める謙虚な姿勢で、その話題を再び米国側へと引き戻したのだ。
もちろん、一つのモデルのリリースが何かを変えるわけではない。Inklingが開発者に広く採用されるか、あるいは後のイテレーションで中国モデルに再び追い越されるかは、いずれも未知数だ。しかし2026年7月15日という日、一つだけ確かなことがあった。米国の企業が作ったオープンソースモデルが、再びHacker Newsの頂に立ったのだ。
そして、次の高支持コメントは、もうすでに来ているのかもしれない。
参考リンク：
- Thinking Machines: Introducing Inkling
- HN 議論 (item?id=48924912)
- Artificial Analysis: Inkling debuts at 41
- TechCrunch: Thinking Machines amps up its bet against one-size-fits-all AI
- Axios: Mira Murati’s Thinking Machines debuts first AI model