Thinking Machines Lab publie Inkling, un modèle d'IA à poids ouverts de 975 milliards de paramètres

Ce qu'est Inkling et pourquoi c'est important

Thinking Machines Lab, la startup d'IA fondée par l'ancienne directrice technique d'OpenAI, Mira Murati, a publié son premier modèle généraliste mercredi. Nommé Inkling, le système de 975 milliards de paramètres est à poids ouverts, ce qui signifie que les développeurs peuvent le télécharger, l'exécuter et le modifier. Cette publication offre aux entreprises occidentales une nouvelle alternative aux modèles open source chinois, qui dominent ce segment depuis que Meta a abandonné sa stratégie ouverte Llama. Le modèle est disponible sur la plateforme de fine-tuning Tinker de l'entreprise et sur Hugging Face.

Aujourd'hui, nous faisons progresser notre mission en publiant un modèle que nous avons entraîné à partir de zéro avec tous les poids disponibles, afin que les gens puissent se l'approprier.

Détails techniques et influence chinoise

Le modèle a été construit comme une architecture de mélange d'experts, utilisant environ 41 milliards de ses 975 milliards de paramètres totaux pour une tâche donnée. Il a été entraîné sur 45 billions de jetons de texte, d'image, d'audio et de vidéo. L'architecture s'inspire du laboratoire chinois DeepSeek-V3, selon le Financial Times, et sa phase finale de post-entraînement a utilisé des données générées par Kimi K2.5 de Moonshot AI, un modèle basé à Pékin. Les chercheurs ont également découvert pendant l'entraînement qu'Inkling commençait à omettre les étapes de raisonnement en langage naturel pour économiser du calcul, ce qui a incité l'équipe à les rétablir pour des raisons d'explicabilité.

Il a déterminé que la grammaire était un surcoût, ce qui est intéressant.

Performances face à la concurrence

Thinking Machines reconnaît qu'Inkling n'est pas le modèle le plus performant disponible. Les benchmarks partagés avec les journalistes le placent en dessous des modèles fermés d'Anthropic et d'OpenAI et derrière plusieurs modèles ouverts chinois de premier plan. Cependant, l'entreprise met en avant des résultats compétitifs sur les tâches liées aux agents et note qu'Inkling utilise trois fois moins de jetons que le Nemotron 3 Ultra de Nvidia pour atteindre des performances de codage équivalentes. Le modèle permet également aux utilisateurs de régler l'effort de réflexion à la hausse ou à la baisse, en échangeant la vitesse contre la profondeur.

La startup derrière tout cela

Mira Murati a cofondé Thinking Machines en février 2025 après avoir quitté OpenAI, où elle avait brièvement occupé le poste de PDG par intérim. Elle a levé un tour de table de 2 milliards de dollars pour une valorisation de 12 milliards de dollars après investissement auprès d'Andreessen Horowitz, Nvidia, AMD et du fonds spéculatif Jane Street. L'entreprise a lancé sa plateforme de personnalisation Tinker en octobre 2025 et génère des revenus grâce à des contrats de fine-tuning pour les entreprises. Plus tôt cette année, elle a subi une fuite de talents lorsque plusieurs cadres supérieurs sont partis pour Meta et OpenAI, remettant en question le leadership de Murati.

Stratégie des poids ouverts et contexte du marché

La demande de modèles à poids ouverts augmente à mesure que les entreprises recherchent une IA moins chère, auto-hébergée et qu'elles peuvent adapter. Le PDG de Palantir, Alex Karp, a récemment soutenu sur CNBC que les modèles fermés de pointe sont trop chers et manquent de protections claires en matière de propriété intellectuelle. Le pari de Thinking Machines est que la personnalisabilité, et non l'intelligence maximale, remportera les comptes d'entreprise. L'entreprise a déclaré qu'elle entraînait déjà des successeurs plus puissants et qu'elle prévisualisait une variante plus légère appelée Inkling-Small.