10 年未来公司 Thinking Machines 发表即时互动 AI 模型，主打「边说边聽边作业」

由前 OpenAI 前高層 Mira Murati 与 John Schulman 共同創辦、百亿美元估值的人工智慧新創公司 Thinking Machines，週二推出首个能「边说边聽」的全雙工 AI 模型预覽版，延遲低至 0.4 秒，挑戰现有人机即时互动模式。

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Thinking Machines 新模型：打破輪流说話的舊模式

现有所有主流 AI 模型，运作方式都是「使用者输入，模型等待，然后回应」。前 OpenAI 技術长 Mira Murati 与 OpenAI 共同創辦人 John Schulman 认为这種輪流回覆的过程就像傳訊息，並不是真正的对話。如今两人聯手創立的 Thinking Machines Lab，於 5 月 11 日正式发表全新「互动模型（Interaction Models）」的研究预覽版，試圖从根本上改變这个现狀。

人們可以同时交談、傾聽、觀看、思考並協作，且是在即时的狀態下。我們设计了一種以同樣方式与人合作的 AI。

我們分享我們的做法、早期成果，以及模型实际运作的快速一瞥。pic.twitter.com/uxl1InS6Ay

— Thinking Machines (@thinkymachines) May 11, 2026

Thinking Machines 指出，当前 AI 模型以單執行緒感知现实：使用者沒说完，模型只能等待；模型沒生成完，感知就凍結。这種设计成为人机協作的瓶頸，让人无法像与真人溝通般自然流暢地与 AI 協作。

两人相信，解法不在於用外部元件修補舊架構，而是从头訓練一个原生支援即时互动的模型。

全雙工架構：能一心二用的 AI 系统

Thinking Machines 发布的模型命名为 TML-Interaction-Small，是一个擁有 2,760 亿參數、实际运作啟动 120 亿參數的混合專家（MoE）架構模型。該系统以 200 毫秒为單位，持续交错處理输入与生成输出，不设定任何人为的輪次边界，真正实现所謂「全雙工（Full Duplex）」互动，就如同打电話，而非傳訊息。

系统採用雙模型设计：「互动模型」负责即时对話、接話与回应；「背景模型」則在后台非同步處理複雜推理、網路搜尋与工具呼叫，再將結果无縫融入进行中的对話。这使 AI 能夠在说話或聆聽的同时，也悄然完成被指派的搜尋或生成圖表任務。

基準測試：全面超越 OpenAI 与 Google

公告指出，在衡量 AI 互动品质的標準測試 FD-bench 中，TML-Interaction-Small 的換話延遲为 0.40 秒，接近人類自然对話的反应速度，远優於 Google Gemini-3.1-flash-live 的 0.57 秒，以及 GPT-realtime-2.0 的 1.18 秒。

深色代表每列表现最佳者，淺色代表即时模型中表现最佳者

来到該團队專为新型互动能力所设计的自有測試，在「时间感知（TimeSpeak）」任務中，TML-Interaction-Small 正確率达 64.7%，GPT-realtime-2.0 僅有 4.3%；在「语音觸发」任務（CueSpeak）中，前者达 81.7%，后者僅 2.9%；在「視覺计數」任務（RepCount-A）中，前者达 35.4%，后者幾乎为零（1.3%）。

Thinking Machines 指出，现有任何商业模型都无法有意義地完成这些任務，包括 OpenAI 与 Google 的思考版（thinking）高階模型。

企业应用潛力：从客服到安全監控

除了更自然的日常对話體验，这項技術在企业场景中的潛在价值同樣值得关注。

以製造业或实验室为例，一个能即时監控影像的 AI，可在偵測到安全違規的瞬间主动发出警报，而无需等待工作人員开口詢问。在语音客服领域，现有系统普遍存在一至两秒的處理延遲，往往是使用者最直接的痛点，而 0.4 秒的回应速度有望根本解決此问題。

目前 TML-Interaction-Small 及其配套的背景模型，僅开放給少數合作夥伴进行研究预覽，公开版本预计於今年稍后推出。Thinking Machines 同时宣布將啟动研究補助计畫，鼓勵学術社群开发更多評測互动品质的新框架。

从人才流动走向穩定成长：Thinking Machines Lab 的下一步

2025 年剛成立的 Thinking Machines Lab，今年稍早才剛因多名創始成員出走至 Meta、延攬 PyTorch 創始人暨 Meta 资深工程師 Soumith Chintala 出任技術长而引发外界关注，目前員工規模已成长至约 130 人。

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今年 3 月，公司也宣布与 Nvidia 合作部署至少一吉瓦的新世代 Vera Rubin 系统，並擴大与 Google Cloud 的合作，推进前沿模型訓練与強化学習研究。

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