大模型前沿动态 · Vol.77

Mira Murati 首发 975B 开放权重模型 Inkling、OpenAI 曝光 GPT-Red 自动红队、Anthropic IPO 加速

前 OpenAI CTO Murati 的 Thinking Machines 发布 9750 亿参数开放权重模型 Inkling；OpenAI 首次披露内部自动化红队模型 GPT-Red；Anthropic 安排投资者会议冲刺 10 月 IPO

大模型 Thinking Machines Inkling Mira Murati 开源模型 GPT-Red 红队测试 提示注入 Anthropic IPO WAIC 安全

本期三大看点：Mira Murati 用一款 9750 亿参数的开放权重模型向 Altman 证明”开放才是护城河”；OpenAI 的 GPT-Red 以 84% 攻破率重新定义 AI 安全审计范式；Anthropic 抢跑 IPO 路演，AI 巨头资本竞赛进入倒计时。

Thinking Machines 发布 Inkling：975B 参数开放权重，准万亿级开源模型的新旗手

事件概述

2026 年 7 月 16 日，前 OpenAI 首席技术官 Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab 正式发布首款通用基础模型 Inkling。该模型采用 MoE（混合专家）架构，总参数量 9750 亿，单次推理激活约 410 亿参数，最高支持 100 万 Token 上下文窗口，以 Apache 2.0 许可证完全开放权重。这是迄今美国公司发布的最大开放权重模型，参数规模与中国 DeepSeek V4、GLM-5.2、Kimi K2.6 相当。

技术解析

Inkling 的架构设计有几点值得关注：

  • MoE 架构：256 个路由专家 + 2 个共享专家，每 token 激活 6 个专家（约 410 亿参数），灵感来自 DeepSeek-V3 但从头训练。预训练数据规模约 45 万亿 token，覆盖文本、图像、音频和视频四种模态。
  • 相对位置编码替代 RoPE：Inkling 跳过了主流的旋转位置编码（RoPE），改用相对位置编码，并以 5:1 的比例交替使用滑动窗口注意力和全局注意力——这是对长上下文”真正可用”而非”只是放得下”的工程押注。
  • 思考强度可调：开发者可以通过一个”思考努力度”旋钮，在性能、生成 token 数、延迟和成本之间做取舍。Thinking Machines 称，在 Terminal Bench 2.1 上，Inkling 用英伟达 Nemotron 3 Ultra 约 1/3 的 token 量即可达到同等表现。
  • 基准表现：AIME 2026 得分 97.1，GPQA Diamond 87.2，SWE-Bench Verified 77.6。Design Arena 智能体网页开发测试 1257 分，与 Claude Opus 4.6 持平，接近 GPT-5.6 Sol 的 1260 分。

Thinking Machines 坦诚 Inkling 不是当前最强模型（闭源和开源均有超越者），而是将”权重开放 + 多模态 + 可定制”作为核心差异化。同步预告的 Inkling-Small（276B 参数 / 12B 激活）将进一步降低部署门槛。

行业影响

  1. 开放权重格局质变：此前准万亿级开放权重模型基本出自中国实验室（DeepSeek、智谱、月之暗面）和 Meta，Inkling 是美国阵营首次在这一量级提供完全开放权重的多模态模型，对”开放 vs 闭源”路线之争具有标志性意义。
  2. 企业定制路线的验证：Thinking Machines 将 Inkling 定位为”起点而非成品”，配套 Tinker 微调平台，让企业可以用自有数据塑造专属模型。这挑战了 OpenAI”通用超级应用”的中心化路线，但也将安全把关和工程复杂度转移给了用户。
  3. 后训练数据来源争议：据报道，Inkling 的后训练阶段使用了月之暗面 Kimi K2.5 生成的数据。当开源模型的后训练依赖其他商业模型的输出，“开放”的定义边界正在变得模糊。

相关链接

OpenAI 首次披露 GPT-Red：84% 攻破率的自动化红队模型

事件概述

7 月 15 日，OpenAI 首次公开内部自动化红队模型 GPT-Red。该模型专门用于发现大模型及智能体系统中的提示注入（prompt injection）漏洞，通过自博弈强化学习训练，在间接提示注入测试中攻破 84% 的场景，而人类红队人员仅 13%。其生成的攻击数据已被用于训练 GPT-5.6，使后者在最难直接提示注入基准上的失败率较四个月前的最佳模型减少约 6 倍。

技术解析

GPT-Red 的核心机制是”攻防自博弈”：

  • 训练方法：GPT-Red 作为攻击者，需要设计新的提示注入方式，诱导目标模型执行数据泄露、修改交易信息或调用工具等非预期操作；防御模型则需在抵抗攻击的同时完成原始任务。攻防双方持续对抗，形成类似 AlphaGo 自博弈的强化学习闭环。
  • 发现新型攻击：GPT-Red 发现了一种此前未知的”伪思维链”（fake chain of thought）攻击——在模型的内部推理链中插入伪造条目，让模型误以为已验证过某个错误前提（“1+1=3”）。这种攻击对 GPT-5.1 的成功率一度超过 95%。
  • 真实系统测试：在 OpenAI 办公室自动售货机智能体（Andon Labs Vendy）的攻击测试中，GPT-Red 成功诱导系统将高价商品价格降至 $0.50、订购超过 $100 的新品并以最低价出售、同时取消其他顾客订单。相关漏洞已披露修复。
  • 安全效果：GPT-Red 发现的攻击样本被纳入 GPT-5.6 的对抗训练后，伪思维链攻击对 GPT-5.6 Sol 的成功率降至 10% 以下，直接提示注入的失败率降至 0.05%。

行业影响

  1. 红队测试从”审计”走向”基础设施”：GPT-Red 将安全测试从阶段性人工审计升级为持续运行的训练基础设施。OpenAI 投入了 70 万 GPU 小时用于自动化红队，这意味着安全不再是模型发布前的最后一道检查，而是嵌入模型训练循环的常态化能力。
  2. Agent 时代的刚需：当模型开始浏览网页、读取邮件、操作日历、编辑代码，提示注入的风险从”聊天场景”跃升为”生产安全事故”。GPT-Red 对真实售货机 Agent 的攻击成功，证明 Agent 系统面临的威胁已不是理论推演。
  3. 闭源攻防的不对称性：OpenAI 明确不会发布 GPT-Red，并声称其攻击能力远超潜在模仿者。但核心问题在于：防御效果仅基于 OpenAI 自己的攻击模型验证，外部独立审计缺位。安全社区需要回答——当最强的攻防双方都来自同一公司，“安全”的信用基础是什么？

相关链接

Anthropic 加速 IPO：投资者会议排期中，10 月上市瞄准”AI 第一股”

事件概述

7 月 16 日，多位知情人士透露，Anthropic 正在加速推进 IPO 进程。摩根士丹利、高盛和摩根大通三大承销行已开始安排未来数周内 Anthropic 与潜在投资者的会面。此前 Anthropic 于 6 月 1 日秘密递交 S-1，目前目标最早 10 月在纳斯达克挂牌。若按此计划推进，Anthropic 将领先竞争对手 OpenAI（已推迟至 2027 年）率先登陆公开市场。

关键数据

  • 估值：9650 亿美元（5 月 H-1 轮融资后），首次超过 OpenAI
  • 年化营收：470 亿美元（2026 年 5 月），较 2 月的 140 亿增长 3.4 倍
  • 企业客户：年收入超 100 万美元的企业账户超 1000 家（较 2 月翻倍），财富 10 强中 8 家为付费客户
  • 盈利：Q2 2026 预计运营利润 5.59 亿美元（季度营收 109 亿），为前沿 AI 实验室首次季度盈利
  • 芯片战略：正与三星洽谈定制 2nm AI 芯片

行业影响

  1. AI 资本竞赛进入”上市赛道”：Anthropic 的抢先上市不仅是融资行为，更是对行业信心的”占位”。2026 年全球 IPO 募资已达 2275 亿美元，创 2021 年以来新高，AI 公司是核心驱动力。Anthropic 若成功上市，将为 DeepSeek、MiniMax 等排队中的中国 AI 公司提供估值锚点。
  2. 企业客户的安全感：年化 470 亿营收中约 80% 来自企业客户，这使 Anthropic 在结构上区别于依赖 C 端订阅的 OpenAI。公开上市后的审计财报和 SEC 合规要求，将直接降低企业采购团队对”供应商存续风险”的顾虑。
  3. 地缘风险暗流：Anthropic 与美国政府关系复杂——3 月被国防部列为”供应链风险”实体，Fable 5/Mythos 5 曾受出口管制（现已解除）。上市后这些地缘因素将以风险因子形式写入招股书，成为投资者不可忽视的变量。

相关链接

速览

  • WAIC 2026 明日上海开幕：7 月 17-20 日，1100+ 企业参展，300+ 全球首发产品，140+ 论坛，9 位图灵奖/诺奖得主参会。智算与具身两大赛道各汇聚超 200 家企业。华为 Atlas 950 真机、MiniMax M3、阶跃 Agent OS 等重磅新品将亮相。
  • Codex 用户突破 800 万：GPT-5.6 上线 6 天，Codex 与 ChatGPT Work 合并周活突破 800 万（单周涨 2.5 倍），OpenAI 同步取消 5 小时使用上限。
  • 小米开源 Xiaomi-Robotics-U0：380 亿参数统一具身生成模型，一套架构覆盖场景生成/轨迹迁移/交互视频/文生图四类任务，WorldArena 基准全球第一。
  • DeepMind Hassabis 呼吁建立前沿 AI 监管机构：参照美国 FINRA 模式，建议由美国率先发起公私合作的前沿 AI 风险治理标准机构。