Thinking Machines von Mira Murati bringt Inkling auf den Markt, ein offenes KI-Modell mit 975 Milliarden Parametern

Thinking Machines Lab, das KI-Startup, das von Mira Murati, der ehemaligen Chief Technology Officer von OpenAI, gegründet wurde, veröffentlichte am 15. Juli 2026 sein erstes Basismodell. Das Modell mit dem Namen Inkling stellt seine vollständigen offenen Gewichte Entwicklern zur Verfügung, die es für ihre eigenen Anwendungsfälle verfeinern möchten – eine bewusste Wette auf Individualisierung gegenüber dem Einheitsansatz, der die KI-Branche dominiert. Der Start stellt den ersten öffentlichen Beweispunkt für ein Unternehmen dar, das über ein Jahr damit verbracht hat, die KI-Infrastruktur weitgehend unter Ausschluss der Öffentlichkeit aufzubauen, und er kommt zu einem Zeitpunkt, an dem westliche Unternehmen nach aktuellen KI-Nachrichten und glaubwürdigen Alternativen zu geschützten proprietären Modellen und kostengünstigen chinesischen Open-Source-Systemen hungern.

Was ist Inkling?

Inkling ist das erste Modell, das von Thinking Machines vollständig von Grund auf trainiert wurde. Es handelt sich um eine Mixed-of-Experts-Architektur (MoE) mit 975 Milliarden Parametern, obwohl sie bei einer durchschnittlichen Eingabeaufforderung nur auf etwa 41 Milliarden dieser Parameter zurückgreift, um Aufgaben schneller zu verarbeiten und die Kosten niedrig zu halten. Nach Angaben des Unternehmens wurde das Modell auf etwa 45 Billionen Text-, Bild-, Audio- und Video-Tokens trainiert und kann nativ über alle vier Eingabetypen hinweg argumentieren. Die Ausgaben sind jedoch auf Text beschränkt – dieser Text kann jedoch Code, gestaltete Artefakte und strukturierte Daten enthalten.

Das Modell bietet „Denkaufwand“-Kontrollen, die es Entwicklern ermöglichen, Kompromisse einzugehen, beispielsweise die Verarbeitungsgeschwindigkeit zugunsten der Genauigkeit zu opfern. Ungewöhnlicherweise markiert Inkling auch seine eigenen Ergebnisse als unsicher, anstatt einfach nur zuversichtlich klingende Halluzinationen zu erzeugen. Entwickler können das Modell direkt auf Tinker verfeinern, der Trainings-API des Unternehmens, die im Oktober 2025 eingeführt wurde.

Eine westliche Alternative zu chinesischen Open-Source-Modellen

Einer der wichtigsten Aspekte der Einführung ist, was sie im breiteren Open-Weight-Ökosystem darstellt. Im vergangenen Jahr wurde dieser Bereich von chinesischen KI-Firmen wie DeepSeek und Alibaba dominiert, während Meta seine Llama-Modellfamilie zugunsten eines proprietäreren Ansatzes herunterspielte. Inkling gilt als die erste glaubwürdige westliche Alternative zu diesen Systemen.

Mitch Ashley, Analyst der Futurum Group, sagte dem Wall Street Journal, dass Inkling westlichen Unternehmen eine Alternative bietet, die sich auf die Wirtschaftlichkeit der Anpassung konzentriert – indem sie die Ausgaben von der API-Preisgestaltung pro Token auf die Infrastruktur verlagert, die das Unternehmen selbst kontrolliert. „Ingenieurteams sollten die Auswahl des Basismodells als Architekturentscheidung betrachten“, sagte Ashley. „Das Modell, das ein Unternehmen verfeinert, wird Teil seines Softwaresubstrats, und mit jeder nachgelagerten Anpassung steigen die Umstellungskosten.“

Ehrlich über seine Grenzen

Thinking Machines hat ungewöhnlich transparent dargelegt, dass Inkling nicht das stärkste Modell auf dem Markt ist. Das Unternehmen räumte ein, dass es nicht mit den fortschrittlichsten verfügbaren proprietären KI-Systemen mithalten könne. Stattdessen geht man davon aus, dass die Anpassbarkeit den Unterschied ausmachen wird: Anstatt Inkling als starre App im Chatbot-Stil zu veröffentlichen, positionierte das Unternehmen es als Basismodell, das Unternehmen verfeinern und auf ihrer eigenen Infrastruktur ausführen sollten.

Die Strategie ist bereits vielversprechend. In einer Zusammenarbeit mit Bridgewater Associates verwendeten Forscher Tinker, um ein offenes Modell mit speziellen Finanzdaten zu verfeinern. Das Ergebnis war ein kostengünstiges, leichtes Modell, das bei führenden Benchmarks zum Thema „Financial Reasoning“ 84,7 % erreichte und damit die fortschrittlichsten proprietären Alternativen bei weniger als 10 % der Kosten übertraf.

Geschwindigkeit und Silizium

Thinking Machines sagte, es sei in der Lage gewesen, Inkling in weniger als neun Monaten von Grund auf zu entwickeln, ein Zeitrahmen, der im Vergleich zu den mehrjährigen Entwicklungszyklen von Konkurrenten wie OpenAI und Anthropic günstig ist. Das Modell wurde im Rahmen einer im März 2026 angekündigten Partnerschaft zwischen den beiden Unternehmen auf dem GB300 NVL72-System von Nvidia trainiert.

In ersten Benchmark-Ergebnissen zeigte Thinking Machines, dass Inkling eine mit Nvidias Nemotron 3 Ultra-Modell vergleichbare Codierungsleistung erreichte und dabei zwei Drittel weniger Token verwendete – ein starker Indikator für Effizienz für kostenbewusste Unternehmen.

Das Geschäftsmodell: Basteln, keine Token

Anstatt den Kunden den Zugriff über eine getaktete API in Rechnung zu stellen, plant Thinking Machines, Einnahmen vor allem über Tinker zu generieren, seinen kostenpflichtigen Dienst, der es Entwicklern einfach macht, Open-Weights-Modelle für bestimmte Aufgaben zu verfeinern. Dies stellt eine direkte Herausforderung für das geschlossene Zugriffsmodell pro Token dar, das von den größten KI-Unternehmen des Silicon Valley entwickelt wurde.

Für Murati, die OpenAI im September 2024 verließ und seit langem darauf besteht, dass es in ihrem neuen Unternehmen um Zugänglichkeit, Anpassung und multimodale Zusammenarbeit geht, ist Inkling eine Absichtserklärung. Das Unternehmen geht davon aus, dass die Zukunft der KI nicht in einem einzigen vorherrschenden Modell liegt, für dessen Abfrage jeder bezahlt, sondern in einer Welt, in der Organisationen die Modelle besitzen und gestalten, die ihre wichtigste Arbeit vorantreiben.

Ob sich diese Wette auszahlt, hängt davon ab, ob genügend Unternehmen bereit sind, in Feinabstimmung und Infrastruktur statt in den Komfort einer verwalteten API zu investieren. Aber da Inkling jetzt auf Hugging Face verfügbar ist und Tinker für den Handel geöffnet ist, hat Thinking Machines der Open-Weight-Bewegung ihren bislang bedeutendsten westlichen Einstiegspunkt beschert.

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