Thinking Machines Lab, startup AI yang didirikan oleh mantan Chief Technology Officer OpenAI Mira Murati, merilis model dasar pertamanya pada tanggal 15 Juli 2026. Model tersebut, diberi nama Inkling, menjadikan bobot terbuka penuh tersedia bagi pengembang yang ingin menyempurnakannya untuk kasus penggunaan mereka sendiri — sebuah taruhan yang disengaja pada penyesuaian atas pendekatan satu ukuran untuk semua yang mendominasi industri AI. Peluncuran ini menandai titik bukti publik pertama bagi sebuah perusahaan yang telah menghabiskan waktu lebih dari setahun untuk membangun infrastruktur AI yang sebagian besar tidak terlihat oleh publik, dan hal ini terjadi pada saat perusahaan-perusahaan Barat haus akan berita AI terkini dan alternatif yang kredibel terhadap model proprietary yang terjaga keamanannya dan sistem sumber terbuka Tiongkok yang berbiaya rendah.
Apa itu firasat?
Inkling adalah model pertama yang dilatih sepenuhnya dari awal oleh Mesin Berpikir. Ini adalah arsitektur campuran ahli (MoE) yang menampilkan 975 miliar parameter, meskipun rata-rata promptnya hanya menggunakan sekitar 41 miliar parameter tersebut untuk memproses tugas lebih cepat dan menjaga biaya tetap rendah. Menurut perusahaan, model tersebut dilatih pada sekitar 45 triliun token teks, gambar, audio, dan video, dan dapat melakukan penalaran secara native di keempat jenis input. Namun, keluarannya terbatas pada teks — meskipun teks tersebut dapat menyertakan kode, artefak bergaya, dan data terstruktur.
Model ini menawarkan kontrol "upaya berpikir" yang memungkinkan pengembang melakukan pengorbanan, seperti mengorbankan kecepatan pemrosesan demi akurasi. Tidak seperti biasanya, Inkling juga menandai keluarannya sebagai ketidakpastian, bukan sekadar menghasilkan halusinasi yang terdengar percaya diri. Pengembang dapat menyempurnakan modelnya langsung di Tinker, API pelatihan perusahaan yang diluncurkan pada Oktober 2025.
Alternatif Barat untuk Model Sumber Terbuka Tiongkok
Salah satu aspek terpenting dari peluncuran ini adalah apa yang diwakilinya dalam ekosistem open-weight yang lebih luas. Selama setahun terakhir, bidang tersebut didominasi oleh perusahaan AI Tiongkok seperti DeepSeek dan Alibaba, sementara Meta meremehkan model keluarga Llama dan lebih memilih pendekatan yang lebih eksklusif. Inkling diposisikan sebagai alternatif Barat pertama yang kredibel terhadap sistem tersebut.
Analis Futurum Group, Mitch Ashley, mengatakan kepada Wall Street Journal bahwa Inkling memberi perusahaan-perusahaan Barat sebuah alternatif yang berfokus pada ekonomi penyesuaian – mengalihkan pengeluaran dari harga API per token ke infrastruktur yang dikendalikan oleh perusahaan itu sendiri. “Tim teknik harus memperlakukan pemilihan model dasar sebagai keputusan arsitektur,” kata Ashley. “Model yang disempurnakan oleh suatu organisasi menjadi bagian dari substrat perangkat lunaknya, dan biaya peralihan bertambah seiring dengan setiap penyesuaian hilir.”
Jujur Tentang Keterbatasannya
Mesin Berpikir sangat transparan tentang fakta bahwa Inkling bukanlah model terkuat di pasar. Perusahaan mengakui bahwa hal itu tidak sebanding dengan sistem AI tercanggih yang ada. Sebaliknya, mereka bertaruh bahwa penyesuaian akan membuat perbedaan: alih-alih merilis Inkling sebagai aplikasi bergaya chatbot yang kaku, perusahaan memposisikannya sebagai model dasar yang harus disesuaikan dan dijalankan oleh organisasi pada infrastruktur mereka sendiri.
Strateginya sudah menunjukkan harapan. Bekerja sama dengan Bridgewater Associates, para peneliti menggunakan Tinker untuk menyempurnakan model terbuka dengan data keuangan khusus. Hasilnya adalah model berbiaya rendah dan ringan yang memperoleh skor 84,7% pada tolok ukur pertimbangan keuangan terkemuka — mengungguli alternatif kepemilikan paling canggih dengan biaya kurang dari 10%.
Kecepatan dan Silikon
Thinking Machines mengatakan mereka mampu mengembangkan Inkling dari awal dalam waktu kurang dari sembilan bulan, sebuah jangka waktu yang lebih baik dibandingkan dengan siklus pengembangan multi-tahun yang terlihat pada pesaing seperti OpenAI dan Anthropic. Model ini dilatih pada sistem GB300 NVL72 Nvidia di bawah kemitraan antara kedua perusahaan yang diumumkan pada Maret 2026.
Dalam hasil benchmark awal, Thinking Machines menunjukkan bahwa Inkling mencapai kinerja pengkodean yang sebanding dengan model Nemotron 3 Ultra milik Nvidia dengan menggunakan token dua pertiga lebih sedikit — sebuah indikator efisiensi yang kuat bagi organisasi yang sadar biaya.
Model Bisnis: Tinker, Bukan Token
Daripada membebankan biaya kepada pelanggan untuk akses melalui API terukur, Thinking Machines berencana untuk menghasilkan pendapatan terutama melalui Tinker, layanan berbayarnya yang memudahkan pengembang untuk menyempurnakan model bobot terbuka untuk tugas-tugas tertentu. Hal ini merupakan tantangan langsung terhadap model akses per token yang dipelopori oleh perusahaan AI terbesar di Silicon Valley.
Bagi Murati, yang meninggalkan OpenAI pada September 2024 dan telah lama menegaskan bahwa perusahaan barunya mengutamakan aksesibilitas, penyesuaian, dan kolaborasi multimoda, Inkling adalah pernyataan niatnya. Perusahaan ini yakin bahwa masa depan AI tidak terletak pada satu model dominan yang semua orang membayar untuk melakukan kuerinya, namun pada dunia di mana organisasi memiliki dan membentuk model yang mendukung pekerjaan mereka yang paling penting.
Apakah pertaruhan ini membuahkan hasil akan bergantung pada apakah cukup banyak perusahaan yang bersedia berinvestasi dalam penyempurnaan dan infrastruktur dibandingkan kenyamanan API yang dikelola. Namun dengan Inkling yang kini tersedia di Hugging Face dan Tinker yang terbuka untuk bisnis, Thinking Machines telah menjadikan gerakan open-weight sebagai titik masuk paling signifikan di Barat.
Tetap Terdepan dalam AI
Ingin lebih banyak liputan industri AI seperti ini? AI Buzz Wire melacak setiap rilis model utama, putaran pendanaan, dan perubahan kebijakan sehingga Anda tidak perlu melakukannya.
Baca berita AI selengkapnya →
