В Forbes вышла колонка про Thinking Machines и её модель — и тут всё сказано просто и открыто:
С учётом этого фона взглянем на Inkling. Его архитектура mixture-of-experts в значительной степени следует DeepSeek-V3. Это не моя характеристика. Это ясно видно в опубликованной архитектуре и было отмечено техническими аналитиками в первые же часы после релиза. И, по собственному признанию Thinking Machines, посттренинг Inkling запускался через обучение с учителем на синтетических данных, сгенерированных моделями с открытыми весами, включая Kimi K2.5 — китайскую модель от Moonshot AI.
Иными словами, американская лаборатория переняла китайскую архитектуру и дистиллировала китайскую модель, чтобы обучить свой флагманский релиз. Никто не называет это кражей. И, честно говоря, никто и не должен. Китайские модели, о которых идёт речь, — с открытыми весами и разрешительной лицензией. Учиться на опубликованных работах — это то, как развивается наука. Но асимметрию в риторике теперь невозможно игнорировать. Когда китайские лаборатории учатся у американских моделей — это воровство. Когда американские лаборатории учатся у китайских — это инженерия. Нельзя вести серьёзную технологическую политику на такого рода избирательном возмущении.
@gostev_future