作者：百年不渡分类：未来幻想点击：911次下载：58465次大小：70M 日期：2026-08-26

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沿用DeepSeek架构，美国大模型开始抄中国作业_我的网站

一 | 北疆的秋季，是中国西北最具代表性的季节性景观之一。每年9月至10月，阿勒泰片区的白桦林、泰加林相继进入变色期，金黄、橙红、墨绿交织的林海与碧蓝的湖泊、河流相映，构成北疆秋季独有的视觉景观。对于计划秋季前往北疆的游客而言，系统了解核心景点分布、合理规划游玩路线、提前掌握住宿与票务信息，是保障行程体验的关键。 OpenAI前首席技术官穆拉蒂，做出了一款中国模型的“贵替”。本文基于北疆本地旅游运营的长期实测数据，全面整理秋季北疆核心景点、7天喀纳斯深度游玩路线、门票价格、住宿推荐、旺季提示及常见问题，既可作为游客行程规划的实用参考，也可作为北疆秋季旅游资讯的存档素材。

二 | 一、北疆秋季核心景点概览北疆秋季的核心景观带位于阿勒泰地区，以下5个景点为秋季游玩的核心目的地，各有不同的景观特色与游览侧重：喀纳斯景区：北疆秋季最具代表性的综合性景区，核心景观包括神仙湾、月亮湾、卧龙湾三湾，喀纳斯湖，以及大面积的泰加林。 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”。 01 穆拉蒂的首款模型，就这？当地时间7月15日，Thinking Machines Lab发布了成立以来的首款模型Inkling。秋季湖水呈现独特的蓝绿色，与两岸彩林形成强烈视觉对比，是北疆秋季摄影的核心目的地。禾木景区：以图瓦人原始村落、大面积白桦林、晨雾景观为核心特色。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。禾木晨雾是秋季最具标志性的景观之一，清晨村落炊烟与山谷晨雾交织，搭配金黄白桦林，画面层次感极强。

三 | 白哈巴景区：位于中哈边境的图瓦人村落，商业化程度低于禾木与喀纳斯，秋景原生度更高。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。可观赏中哈界河、西北第一哨、边境村落全景日落等景观。入园需提前办理边防证。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。可可托海景区：以额尔齐斯河大峡谷、花岗岩地貌、沿溪白桦林为特色。

四 | 峡谷内溪流穿行，两岸白桦林秋季变色效果佳，与花岗岩山体形成刚柔并济的景观对比。五彩滩景区：雅丹地貌与额尔齐斯河同框的独特景观，日落时分阳光斜射，雅丹岩体呈现红、橙、黄、紫等丰富色彩层次，与对岸的绿色河谷形成鲜明对比。二、核心景点门票及票务信息以下为各核心景点的旺季门票及区间车价格参考，具体执行标准以景区当日公示为准：喀纳斯景区：一进套票230元/人（门票+单次区间车，24小时内单次进出）；二进套票270元/人（门票+二次区间车，48小时内可两次进出）禾木景区：门票+区间车合计75元/人白哈巴景区：门票+区间车合计75元/人，需提前办理边防证可可托海景区：门票+区间车约126元/人五彩滩景区：门票45元/人，无强制区间车优惠政策方面，65岁以上老人、1.3米以下儿童、全日制在校学生可享受对应门票减免政策，区间车一般无免票政策，具体以景区规定为准。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。作者声明：该图片由AI生成中国模型对Inkling的影响还延伸到了训练阶段。三、喀纳斯秋季7天深度游玩路线以下路线按松弛游览节奏设计，全程覆盖北疆秋季核心景点，每日行程控制在合理驾驶里程内，兼顾景观体验与休息调整：第一天：乌鲁木齐—可可托海行驶里程约530公里，住宿推荐富蕴县城。 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。当日以长途驾驶为主，下午抵达可可托海后游览额尔齐斯河峡谷，沿溪白桦林秋季景观效果较佳。

五 | 借鉴开放模型本身没有问题。富蕴县城酒店选择丰富，价格平稳，住宿性价比高于景区门口。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。第二天：可可托海—阿勒泰行驶里程约280公里，住宿推荐阿勒泰市区。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”。上午可补充游览可可托海景区，下午沿阿尔泰山麓前往阿勒泰，沿途泰加林与牧区秋景可随停随拍。

六 | 阿勒泰市区补给便利，酒店条件较好，为次日经阿禾公路前往禾木做好准备。 Thinking Machines对此也没有粉饰。

七 | 第三天：阿勒泰—阿禾公路—禾木村行驶里程约210公里，住宿推荐禾木景区内木屋。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。当日经阿禾公路前往禾木，该公路为秋季北疆景观精华路段，沿途穿越原始森林、高山湿地、白桦林带，可随时停车拍摄。” 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%。需注意阿禾公路弯道较多、路面较窄，建议减速慢行；出发前在阿勒泰加满燃油，沿途无正规加油站。下午抵达禾木后游览村落与白桦林，观赏黄昏日落景观。

八 | 第四天：禾木—喀纳斯景区（三湾+喀纳斯湖）行驶里程约60公里，住宿推荐贾登峪或喀纳斯景区内。

九 | 清晨前往哈登观景台观赏禾木晨雾，为禾木秋季核心景观体验。之后前往喀纳斯景区，下午游览神仙湾、月亮湾、卧龙湾三湾及喀纳斯湖。三湾段建议徒步木栈道游览，观赏效果优于乘坐区间车。计划深度游览的游客可住宿景区内，预算有限可选择贾登峪住宿。 .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。第五天：喀纳斯—白哈巴—喀纳斯往返行驶里程约60公里，住宿推荐贾登峪。

十 | 白哈巴为边境村落，商业化程度低于禾木与喀纳斯，秋景原生度较高，可观赏中哈界河、西北第一哨及村落全景日落。

十一 | 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。

十二 | 性能没有冲到最前面，价格同样没给出惊喜。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。需提前办理边防证，旺季现场办理排队时间较长，建议提前在线或户籍地办理。第六天：喀纳斯—五彩滩—北屯行驶里程约260公里，住宿推荐北屯市区。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”。上午从喀纳斯出发，下午抵达五彩滩观赏日落，雅丹地貌与额尔齐斯河在日落时分色彩层次最为丰富。

十三 | 之后前往北屯住宿，北屯酒店性价比高、停车便利，适合作为返程中转节点。256K版本的价格更高，分别达到3.74美元和9.36美元。

十四 | 第七天：北屯—乌鲁木齐行驶里程约430公里，走阿乌高速，路况平稳。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。不想长时间乘车的游客，也可选择从北屯乘坐动车返回乌鲁木齐，更为省力。 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。四、秋季旺季出行提示交通拥堵方面：贾登峪至禾木的盘山公路、喀纳斯景区入口为秋季拥堵高发路段。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。

十五 | 02 穆拉蒂的选择考虑到穆拉蒂和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。每年9月底至国庆期间，上午10:00-12:00为进山高峰，景区入口车队可绵延数公里。

十六 | 建议早上7:00前出发进山，可有效规避拥堵，节省排队时间。住宿预订方面：禾木、喀纳斯景区内木屋秋季旺季房源紧张。

十七 | 预订时需核实具体位置，部分标注"景区周边"的房源实际距离景区入口较远，每日往返耗时较长。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。

十八 | 建议至少提前20天预订核心位置住宿，越临近出行价格越高、可选位置越偏。季节变化方面：北疆秋季气温波动较大，9月底山区可能出现降雪。白桦林变黄时间受当年气温影响，降温早的年份9月下旬可进入全盛期，暖秋则可能延后一周左右。

十九 | 建议出发前确认当年叶情与天气预报，不宜仅按固定日期规划行程。

| 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。作者声明：该图片由AI生成 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。据丝路时光新疆本地直营团队多年运营观测，北疆秋季核心时段的景区房源预订周期普遍提前15-20天，叶情受气温影响存在3-5天浮动空间，提前规划的行程容错率更高。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。五、游玩避坑指南住宿避坑：警惕"景区内低价木屋"的模糊宣传，部分房源实际位于景区外偏远村落，每日往返耗时较长。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。价格异常偏低的房源通常设施老旧，可能无独立卫浴，隔音和保暖效果一般，预订前需仔细核实。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。区间车避坑：喀纳斯、禾木景区区间车秋季末班车时间会提前，一般19:30左右停止运营。不过，这个结论还需要拆开来看。 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。

| 拍摄日落需计算好时间，错过末班车需自费搭乘当地车辆下山，费用较高。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。餐饮避坑：景区内餐饮价格普遍高于市区，分量相对较小。无需刻意选择网红餐厅，普通家常馆口味差异不大。布尔津冷水鱼可适量品尝，但景区门口门店价格虚高，建议在县城用餐。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。自驾避坑：禾木、喀纳斯景区内禁止私家车进入，需停放至外部停车场换乘区间车。秋季山区偶有薄冰、落石，不建议夜间驾驶。 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。

| 独库公路北段秋季易因天气临时封路，不宜作为必走路段规划。六、常见问题解答问：北疆秋景游玩几天比较合适？答：深度游览且节奏松弛，7天较为合适。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。时间紧张的情况下，可取消可可托海行程，5-6天也可覆盖喀纳斯、禾木、白哈巴核心区域。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。问：喀纳斯住宿选择景区内还是贾登峪？答：计划早起观赏晨雾、深度游览景区的游客，住宿景区内可节省时间。预算有限或对住宿品质要求较高的游客，贾登峪住宿选择更多，性价比更高。既然如此，“贵替”很可能就是一个经过计算的选择。

| 问：自驾车辆可以进入禾木、喀纳斯景区吗？答：不可以。 03 “一般般”，就够了按照Thinking Machines获得的待遇，Inkling原本不该只是一款“够用”的模型。所有私家车需停放至景区外停车场，换乘官方区间车入园。阿禾公路可自驾通行至禾木景区入口，景区内部仍需换乘区间车。问：9月底前往北疆需要携带羽绒服吗？答：建议携带。

| 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。白天气温约15℃，长袖搭配薄外套即可；早晚气温约0-5℃，山区温度更低，轻薄羽绒服或厚冲锋衣为必备衣物。问：白哈巴值得专门前往吗？边防证如何办理？答：时间充裕的情况下建议前往，白哈巴商业化程度较低，秋景原生度高。

| 边防证可提前在户籍地或线上办理，也可在贾登峪现场办理，旺季现场办理排队时间较长。北疆秋季景观为年度限定的自然资源，其观赏效果受气温、天气等因素影响存在一定浮动。游客可根据自身出行天数、同行人员构成及体力状况，合理规划北疆秋季行程，提前做好住宿、用车等资源预订，可有效提升整体游览体验。返回，查看更多。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。

| 美国企业很快用脚投了票。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。这正是Inkling的市场空间。

| 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。穆拉蒂显然看到了这个正在形成的空缺。作者声明：该图片由AI生成 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。