学者评新开源模型 Inkling：表现粗糙，距前沿差距明显

沃顿商学院教授、知名 AI 评论人 Ethan Mollick 近日在 X 平台发文，简要分享了他对一款新发布的开源权重（open weights）大语言模型 Inkling 的初步测试感受。他表示，对于新开源权重的出现感到高兴，但 Inkling 在他的测试中表现粗糙，与中国前沿开源权重模型相比仍有明显差距。

测试方法与结果

Mollick 在推文中以 Lem Test 作为评估示例。该测试已被 DeepSeek r1 与 Sonnet 3.5 以来的几乎所有前沿模型通过，属于当前衡量模型基础能力的一道基础关卡。Mollick 展示的测试结果显示，Inkling 未能通过该项测试。

评价定位

Mollick 的措辞较为审慎，强调这仅是他个人初步测试的结论，并未给出完整的基准测试数据或能力对比。推文本身属于个人性质的快速点评，而非系统性的模型评测报告。他同时表达了对开源权重生态持续扩展的积极态度。

信息局限

截至目前，Inkling 模型的发布方、参数量、训练细节、许可证类型及完整基准表现均未在 Mollick 的推文中披露。由于信息来源仅为一条社交媒体发言，本文所反映的内容有限，读者如需了解更多技术细节，建议关注该模型的官方发布渠道。