Thinking Machines Lab, la startup AI fondata dall'ex Chief Technology Officer di OpenAI Mira Murati, ha rilasciato il suo primo modello di base il 15 luglio 2026. Il modello, denominato Inkling, mette a disposizione tutti i suoi pesi aperti agli sviluppatori che desiderano perfezionarlo per i propri casi d'uso: una scommessa deliberata sulla personalizzazione rispetto all'approccio unico per tutti che domina il settore dell'intelligenza artificiale. Il lancio segna la prima prova pubblica per un’azienda che ha trascorso più di un anno a costruire infrastrutture di intelligenza artificiale in gran parte al di fuori della vista del pubblico, e arriva in un momento in cui le imprese occidentali sono affamate di [ultime notizie sull’intelligenza artificiale] (https://aibuzzwire.news) e di alternative credibili sia ai modelli proprietari recintati che ai sistemi open source cinesi a basso costo.

Cos'è Inkling?

Inkling è il primo modello completamente addestrato da zero da Thinking Machines. Si tratta di un'architettura mista di esperti (MoE) con 975 miliardi di parametri, anche se per il prompt medio si avvale solo di circa 41 miliardi di tali parametri per elaborare le attività più velocemente e mantenere bassi i costi. Secondo l’azienda, il modello è stato addestrato su circa 45 trilioni di token di testo, immagini, audio e video e può ragionare in modo nativo su tutti e quattro i tipi di input. I suoi output, tuttavia, sono limitati al testo, sebbene tale testo possa includere codice, artefatti con stili e dati strutturati.

Il modello offre controlli di "sforzo di riflessione" che consentono agli sviluppatori di scendere a compromessi, come sacrificare la velocità di elaborazione a favore della precisione. Insolitamente, Inkling segnala anche i propri risultati come incerti invece di generare semplicemente allucinazioni che sembrano fiduciose. Gli sviluppatori possono mettere a punto il modello direttamente su Tinker, l'API di formazione dell'azienda lanciata nell'ottobre 2025.

Un'alternativa occidentale ai modelli open source cinesi

Uno degli aspetti più significativi del lancio è ciò che rappresenta nel più ampio ecosistema a peso aperto. Nell’ultimo anno, quello spazio è stato dominato da aziende cinesi di intelligenza artificiale come DeepSeek e Alibaba, mentre Meta ha minimizzato la sua famiglia di modelli Llama a favore di un approccio più proprietario. Inkling si posiziona come la prima alternativa occidentale credibile a tali sistemi.

L'analista di Futurum Group Mitch Ashley ha dichiarato al Wall Street Journal che Inkling offre alle aziende occidentali un'alternativa incentrata sull'economia della personalizzazione, spostando la spesa dai prezzi API per token all'infrastruttura controllata dall'azienda stessa. "I team di ingegneri dovrebbero considerare la selezione del modello base come una decisione relativa all'architettura", ha affermato Ashley. "Il modello messo a punto da un'organizzazione diventa parte del suo substrato software e i costi di cambiamento si aggravano con ogni personalizzazione a valle."

Onesto riguardo ai suoi limiti

Thinking Machines è stata insolitamente trasparente sul fatto che Inkling non è il modello più forte sul mercato. La società ha riconosciuto che non corrisponde ai sistemi di intelligenza artificiale proprietari più avanzati disponibili. Si scommette invece che la personalizzazione farà la differenza: invece di rilasciare Inkling come una rigida app in stile chatbot, l'azienda l'ha posizionata come un modello base che le organizzazioni dovrebbero mettere a punto ed eseguire sulla propria infrastruttura.

La strategia si mostra già promettente. In collaborazione con Bridgewater Associates, i ricercatori hanno utilizzato Tinker per mettere a punto un modello aperto con dati finanziari specializzati. Il risultato è stato un modello leggero e a basso costo che ha ottenuto un punteggio dell’84,7% sui principali benchmark di ragionamento finanziario, superando le alternative proprietarie più avanzate a meno del 10% del costo.

Velocità e silicio

Thinking Machines ha affermato di essere stata in grado di sviluppare Inkling da zero in meno di nove mesi, una tempistica che regge favorevolmente il confronto con i cicli di sviluppo pluriennali visti da rivali come OpenAI e Anthropic. Il modello è stato addestrato sul sistema GB300 NVL72 di Nvidia nell'ambito di una partnership tra le due aziende annunciata nel marzo 2026.

Nei primi risultati dei benchmark, Thinking Machines ha dimostrato che Inkling ha raggiunto prestazioni di codifica paragonabili al modello Nemotron 3 Ultra di Nvidia utilizzando due terzi di token in meno: un forte indicatore di efficienza per le organizzazioni attente ai costi.

Il modello di business: armeggiare, non gettoni

Invece di addebitare ai clienti l’accesso tramite un’API misurata, Thinking Machines prevede di generare entrate principalmente tramite Tinker, il suo servizio a pagamento che rende semplice per gli sviluppatori mettere a punto modelli open-weight per attività specifiche. Ciò rappresenta una sfida diretta al modello di accesso controllato e per token introdotto dalle più grandi aziende di intelligenza artificiale della Silicon Valley.

Per Murati, che ha lasciato OpenAI nel settembre 2024 e insiste da tempo sul fatto che la sua nuova azienda riguarda l’accessibilità, la personalizzazione e la collaborazione multimodale, Inkling è una dichiarazione di intenti. L’azienda scommette che il futuro dell’intelligenza artificiale non risiede in un unico modello dominante per il quale tutti pagano per metterlo in discussione, ma in un mondo in cui le organizzazioni possiedono e modellano i modelli che alimentano il loro lavoro più critico.

Se questa scommessa ripagherà dipenderà dalla disponibilità di un numero sufficiente di imprese a investire nella messa a punto e nelle infrastrutture piuttosto che nella comodità di un’API gestita. Ma con Inkling ora disponibile su Hugging Face e Tinker aperto al pubblico, Thinking Machines ha dato al movimento open-weight il suo punto di ingresso occidentale più significativo fino ad ora.

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