Thinking Machines Lab, la startup de IA fundada por la ex directora de tecnología de OpenAI, Mira Murati, lanzó su primer modelo básico el 15 de julio de 2026. El modelo, llamado Inkling, pone todos sus pesos abiertos a disposición de los desarrolladores que quieran ajustarlo para sus propios casos de uso: una apuesta deliberada por la personalización en lugar del enfoque único que domina la industria de la IA. El lanzamiento marca la primera prueba pública para una empresa que ha pasado más de un año construyendo infraestructura de IA en gran parte fuera de la vista del público, y llega en un momento en el que las empresas occidentales están ávidas de noticias de última hora sobre IA y alternativas creíbles tanto a los modelos propietarios cerrados como a los sistemas chinos de código abierto de bajo costo.
¿Qué es el indicio?
Inkling es el primer modelo completamente entrenado desde cero por Thinking Machines. Es una arquitectura de mezcla de expertos (MoE) que presenta 975 mil millones de parámetros, aunque para el mensaje promedio utiliza solo alrededor de 41 mil millones de esos parámetros para procesar las tareas más rápido y mantener los costos bajos. Según la compañía, el modelo fue entrenado en aproximadamente 45 billones de tokens de texto, imágenes, audio y video, y puede razonar de forma nativa en los cuatro tipos de entrada. Sin embargo, sus resultados se limitan a texto, aunque ese texto puede incluir código, artefactos con estilo y datos estructurados.
El modelo ofrece controles de "esfuerzo de pensamiento" que permiten a los desarrolladores hacer concesiones, como sacrificar la velocidad de procesamiento en aras de la precisión. Inusualmente, Inkling también señala sus propios resultados por incertidumbre en lugar de simplemente generar alucinaciones que suenan seguras. Los desarrolladores pueden ajustar el modelo directamente en Tinker, la API de formación de la empresa que se lanzó en octubre de 2025.
Una alternativa occidental a los modelos chinos de código abierto
Uno de los aspectos más importantes del lanzamiento es lo que representa en el ecosistema más amplio de peso abierto. Durante el año pasado, ese espacio ha estado dominado por empresas chinas de inteligencia artificial como DeepSeek y Alibaba, mientras que Meta minimizó su familia de modelos Llama en favor de un enfoque más propietario. Inkling se posiciona como la primera alternativa occidental creíble a esos sistemas.
El analista de Futurum Group, Mitch Ashley, dijo al Wall Street Journal que Inkling ofrece a las empresas occidentales una alternativa centrada en la economía de la personalización: trasladar el gasto del precio API por token a la infraestructura que controla la propia empresa. "Los equipos de ingeniería deberían tratar la selección del modelo base como una decisión de arquitectura", afirmó Ashley. "El modelo que una organización afina se convierte en parte de su sustrato de software, y los costos de cambio aumentan con cada personalización posterior".
Honesto acerca de sus limitaciones
Thinking Machines ha sido inusualmente transparente sobre el hecho de que Inkling no es el modelo más potente del mercado. La compañía reconoció que no está a la altura de los sistemas de inteligencia artificial patentados más avanzados disponibles. En cambio, apuesta a que la personalización marcará la diferencia: en lugar de lanzar Inkling como una aplicación rígida de estilo chatbot, la compañía la posicionó como un modelo base que las organizaciones deberían ajustar y ejecutar en su propia infraestructura.
La estrategia ya parece prometedora. En colaboración con Bridgewater Associates, los investigadores utilizaron Tinker para perfeccionar un modelo abierto con datos financieros especializados. El resultado fue un modelo liviano y de bajo costo que obtuvo una puntuación del 84,7 % en los principales puntos de referencia de razonamiento financiero, superando a las alternativas patentadas más avanzadas por menos del 10 % del costo.
Velocidad y Silicio
Thinking Machines dijo que pudo desarrollar Inkling desde cero en menos de nueve meses, un cronograma que se compara favorablemente con los ciclos de desarrollo de varios años observados en rivales como OpenAI y Anthropic. El modelo se entrenó en el sistema GB300 NVL72 de Nvidia en el marco de una asociación entre las dos empresas que se anunció en marzo de 2026.
En los primeros resultados de referencia, Thinking Machines demostró que Inkling logró un rendimiento de codificación comparable al modelo Nemotron 3 Ultra de Nvidia mientras usaba dos tercios menos de tokens, un fuerte indicador de eficiencia para organizaciones preocupadas por los costos.
El modelo de negocio: Tinker, no tokens
En lugar de cobrar a los clientes por el acceso a través de una API medida, Thinking Machines planea generar ingresos principalmente a través de Tinker, su servicio pago que facilita a los desarrolladores ajustar los modelos de pesos abiertos para tareas específicas. Esto representa un desafío directo al modelo de acceso cerrado por token iniciado por las empresas de inteligencia artificial más grandes de Silicon Valley.
Para Murati, que dejó OpenAI en septiembre de 2024 y ha insistido durante mucho tiempo en que su nueva empresa se centra en la accesibilidad, la personalización y la colaboración multimodal, Inkling es una declaración de intenciones. La compañía apuesta a que el futuro de la IA no reside en un único modelo dominante que todos paguen por cuestionar, sino en un mundo donde las organizaciones poseen y dan forma a los modelos que impulsan su trabajo más crítico.
Que esa apuesta dé sus frutos dependerá de si suficientes empresas están dispuestas a invertir en ajustes e infraestructura en lugar de en la conveniencia de una API administrada. Pero con Inkling ahora disponible en Hugging Face y Tinker abierto al público, Thinking Machines le ha dado al movimiento de peso abierto su punto de entrada occidental más importante hasta el momento.
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