Thinking Machines Lab, la startup d'IA fondée par Mira Murati, ancienne directrice de la technologie d'OpenAI, a publié son premier modèle de base le 15 juillet 2026. Le modèle, nommé Inkling, met ses pondérations ouvertes complètes à la disposition des développeurs qui souhaitent l'affiner pour leurs propres cas d'utilisation – un pari délibéré sur la personnalisation plutôt que sur l'approche universelle qui domine l'industrie de l'IA. Ce lancement marque la première preuve publique pour une entreprise qui a passé plus d'un an à construire une infrastructure d'IA en grande partie à l'abri des regards du public, et il arrive à un moment où les entreprises occidentales ont soif de dernières nouvelles sur l'IA et d'alternatives crédibles aux modèles propriétaires fermés et aux systèmes open source chinois à faible coût.

Qu'est-ce qu'Inkling ?

Inkling est le premier modèle entièrement formé à partir de zéro par Thinking Machines. Il s'agit d'une architecture mixte d'experts (MoE) comportant 975 milliards de paramètres, bien que pour l'invite moyenne, elle ne s'appuie que sur 41 milliards environ de ces paramètres afin de traiter les tâches plus rapidement et de maintenir les coûts à un niveau bas. According to the company, the model was trained on approximately 45 trillion tokens of text, image, audio, and video, and can reason natively across all four input types. Ses sorties, cependant, sont limitées au texte, bien que ce texte puisse inclure du code, des artefacts stylisés et des données structurées.

Le modèle propose des contrôles « d'effort de réflexion » qui permettent aux développeurs de faire des compromis, comme sacrifier la vitesse de traitement au profit de la précision. Exceptionnellement, Inkling signale également ses propres résultats comme étant incertains plutôt que de simplement générer des hallucinations semblant confiantes. Les développeurs peuvent affiner le modèle directement sur Tinker, l'API de formation de l'entreprise lancée en octobre 2025.

Une alternative occidentale aux modèles open source chinois

L’un des aspects les plus importants du lancement est ce qu’il représente dans l’écosystème plus large du poids ouvert. Au cours de la dernière année, cet espace a été dominé par des sociétés chinoises d’IA telles que DeepSeek et Alibaba, tandis que Meta a minimisé sa famille de modèles Llama en faveur d’une approche plus propriétaire. Inkling se positionne comme la première alternative occidentale crédible à ces systèmes.

Mitch Ashley, analyste du Futurum Group, a déclaré au Wall Street Journal qu'Inkling offre aux entreprises occidentales une alternative axée sur l'économie de la personnalisation, en déplaçant les dépenses de la tarification des API par jeton vers une infrastructure que l'entreprise elle-même contrôle. "Les équipes d'ingénierie devraient considérer la sélection du modèle de base comme une décision d'architecture", a déclaré Ashley. « Le modèle qu'une organisation affine devient partie intégrante de son substrat logiciel, et les coûts de changement s'accroissent avec chaque personnalisation en aval. »

Honnête quant à ses limites

Thinking Machines a été inhabituellement transparent sur le fait qu’Inkling n’est pas le modèle le plus puissant du marché. La société a reconnu qu’elle ne correspond pas aux systèmes d’IA propriétaires les plus avancés disponibles. Au lieu de cela, il parie que la personnalisation fera la différence : plutôt que de publier Inkling comme une application rigide de type chatbot, la société l'a positionnée comme un modèle de base que les organisations devraient affiner et exécuter sur leur propre infrastructure.

La stratégie est déjà prometteuse. En collaboration avec Bridgewater Associates, les chercheurs ont utilisé Tinker pour affiner un modèle ouvert avec des données financières spécialisées. The result was a low-cost, lightweight model that scored 84.7% on leading financial reasoning benchmarks — outperforming the most advanced proprietary alternatives at less than 10% of the cost.

Vitesse et silicium

Thinking Machines a déclaré avoir été capable de développer Inkling à partir de zéro en moins de neuf mois, un calendrier qui se compare favorablement aux cycles de développement pluriannuels observés chez des concurrents comme OpenAI et Anthropic. Le modèle a été formé sur le système GB300 NVL72 de Nvidia dans le cadre d'un partenariat entre les deux sociétés annoncé en mars 2026.

In early benchmark results, Thinking Machines showed that Inkling achieved coding performance comparable to Nvidia's Nemotron 3 Ultra model while using two-thirds fewer tokens — a strong indicator of efficiency for cost-conscious organizations.

Le modèle économique : du bricolage, pas des jetons

Plutôt que de facturer aux clients l'accès via une API mesurée, Thinking Machines prévoit de générer des revenus principalement via Tinker, son service payant qui permet aux développeurs d'affiner facilement les modèles de pondération ouverte pour des tâches spécifiques. Cela représente un défi direct au modèle d'accès sécurisé par jeton mis au point par les plus grandes sociétés d'IA de la Silicon Valley.

Pour Murati, qui a quitté OpenAI en septembre 2024 et a longtemps insisté sur le fait que sa nouvelle entreprise était axée sur l'accessibilité, la personnalisation et la collaboration multimodale, Inkling est une déclaration d'intention. L’entreprise parie que l’avenir de l’IA ne réside pas dans un modèle dominant unique que tout le monde paie pour remettre en question, mais dans un monde où les organisations possèdent et façonnent les modèles qui alimentent leur travail le plus critique.

La réussite de ce pari dépendra de la volonté d'un nombre suffisant d'entreprises d'investir dans le réglage et l'infrastructure plutôt que dans la commodité d'une API gérée. Mais avec Inkling désormais disponible sur Hugging Face et Tinker ouvert aux affaires, Thinking Machines a donné au mouvement open-weight son point d'entrée occidental le plus important à ce jour.

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