Sau khi đối mặt với những lời chỉ trích ngày càng tăng về việc không có sản phẩm công khai nào dù có mức định giá 12 tỷ đô la Mỹ, Thinking Machines đã công bố Tinker , một dịch vụ API được quản lý để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn. Thời điểm này đã khiến cộng đồng công nghệ ngạc nhiên, chỉ vài ngày sau khi chuyên gia tài chính Matt Levine nêu bật việc công ty thiếu định hướng trong bản tin được đọc rộng rãi của ông.
Giá cả và Tình trạng Có sẵn
- Hiện đang trong giai đoạn beta riêng tư với quyền truy cập theo danh sách chờ
- Miễn phí để bắt đầu, mô hình định giá theo mức sử dụng sẽ ra mắt trong vài tuần tới
- Quá trình onboarding bắt đầu từ tháng 10 năm 2025
- Có quy trình liên hệ riêng biệt dành cho các tổ chức
Việc tập trung vào hạ tầng khiến các nhà quan sát ngành công nghiệp bất ngờ
Việc lựa chọn ra mắt một sản phẩm hạ tầng thay vì một mô hình AI đột phá đã gây ra tranh luận trong cộng đồng các nhà phát triển và nghiên cứu. Nhiều người kỳ vọng startup nổi tiếng này, với đội ngũ nhiều nhà khoa học AI danh tiếng, sẽ ra mắt với khả năng AI tiên tiến thay vì các dịch vụ công cụ. Phản ứng của cộng đồng cho thấy cảm xúc trái chiều về hướng đi chiến lược này.
Với việc Thinking Machines đã tuyển dụng rất nhiều nhà khoa học tài năng, việc chỉ tập trung vào hạ tầng và tinh chỉnh là khá thất vọng.
Tinker định vị mình như một giải pháp cho sự phức tạp của việc huấn luyện phân tán, xử lý quản lý tài nguyên trong khi vẫn cho phép các nhà nghiên cứu kiểm soát thuật toán và dữ liệu. Dịch vụ hỗ trợ nhiều kích thước mô hình khác nhau, từ các mô hình thử nghiệm nhỏ đến các mô hình mixture-of-experts lớn như Qwen-235B-A22B , với người dùng có thể chuyển đổi giữa chúng bằng cách thay đổi một dòng mã Python duy nhất.
Tính năng của Dịch vụ Tinker
- Hỗ trợ tinh chỉnh các mô hình mã nguồn mở lớn và nhỏ
- Xử lý các mô hình hỗn hợp chuyên gia như Qwen-235B-A22B
- Sử dụng công nghệ LoRA để chia sẻ tài nguyên hiệu quả về chi phí
- Cung cấp các nguyên hàm cấp thấp: API forward_backward và sample
- Dịch vụ được quản lý với lập lịch tự động và khôi phục lỗi
Việc áp dụng sớm cho thấy tiềm năng bất chấp sự hoài nghi
Một số tổ chức nghiên cứu uy tín đã thử nghiệm Tinker trong giai đoạn alpha. Nhóm Goedel của Princeton đã sử dụng nó để huấn luyện các công cụ chứng minh định lý toán học, trong khi nhóm Rotskoff Chemistry của Stanford đã tinh chỉnh các mô hình cho các tác vụ lý luận hóa học. Nhóm SkyRL của Berkeley đã thử nghiệm với các vòng lặp huấn luyện học tăng cường tùy chỉnh, và Redwood Research đã áp dụng nó cho các tác vụ kiểm soát AI.
Dịch vụ sử dụng công nghệ LoRA (Low-Rank Adaptation) để chia sẻ tài nguyên tính toán giữa nhiều lần chạy huấn luyện, giúp giảm chi phí. Thinking Machines cũng có kế hoạch phát hành một thư viện mã nguồn mở có tên Tinker Cookbook , chứa các triển khai của các phương pháp hậu huấn luyện phổ biến.
Đối Tác Nghiên Cứu Giai Đoạn Đầu
- Princeton Goedel Team: Các hệ thống chứng minh định lý toán học
- Stanford Rotskoff Chemistry Group: Các nhiệm vụ lý luận hóa học
- Berkeley SkyRL Group: Huấn luyện RL đa tác nhân với việc sử dụng công cụ
- Redwood Research: Các nhiệm vụ kiểm soát AI sử dụng Qwen3-32B
Chiến lược danh sách chờ được so sánh với những sai lầm của Google
Quyết định của công ty ra mắt với hệ thống beta riêng tư và danh sách chờ đã bị các nhà quan sát ngành chỉ trích. Một số người chỉ ra cách tiếp cận tương tự của Google với các bản phát hành LLM đầu tiên như một câu chuyện cảnh báo, cho rằng các mô hình truy cập quá hạn chế có thể cho phép đối thủ cạnh tranh giành được lợi thế thị trường.
Tinker ban đầu sẽ miễn phí sử dụng, với việc định giá dựa trên mức sử dụng được lên kế hoạch trong những tuần tới. Dịch vụ nhằm tạo sự khác biệt so với các giải pháp tinh chỉnh hiện có bằng cách cung cấp khả năng huấn luyện phân tán cho các mô hình lớn, mặc dù một số thành viên cộng đồng đặt câu hỏi liệu sự phức tạp của hạ tầng có thực sự cần một startup định giá 12 tỷ đô la Mỹ chuyên dụng để giải quyết hay không.
Việc ra mắt đại diện cho bước đầu tiên của Thinking Machines hướng tới việc chứng minh mức định giá khổng lồ của mình, mặc dù liệu các dịch vụ hạ tầng có chứng minh được tính sinh lời như chính các mô hình AI hay không vẫn còn phải xem.
Tham khảo: Announcing Tinker