Thinking Machines Lab, startup-ul AI fondat de fostul director de tehnologie OpenAI Mira Murati, a lansat primul său model de fundație pe 15 iulie 2026. Modelul, numit Inkling, pune la dispoziție dezvoltatorii care doresc să-l ajusteze pentru propriile cazuri de utilizare - un pariu deliberat pe personalizare față de abordarea unică care domină industria AI. Lansarea marchează primul punct de probă publică pentru o companie care a petrecut peste un an construind infrastructură AI, în mare parte din vederea publicului, și vine într-un moment în care întreprinderile occidentale sunt înfometate de știri de ultimă oră și alternative credibile atât la modelele brevetate, cât și la sistemele open-source chinezești cu costuri reduse.
Ce este Inkling?
Inkling este primul model complet antrenat de la zero de Thinking Machines. Este o arhitectură combinată de experți (MoE) cu 975 de miliarde de parametri, deși pentru promptul mediu se bazează pe doar aproximativ 41 de miliarde din acești parametri pentru a procesa sarcinile mai rapid și a menține costurile scăzute. Potrivit companiei, modelul a fost antrenat pe aproximativ 45 de trilioane de simboluri de text, imagine, audio și video și poate raționa nativ în toate cele patru tipuri de intrare. Ieșirile sale, totuși, sunt limitate la text - deși acel text poate include cod, artefacte cu stil și date structurate.
Modelul oferă controale „efort de gândire” care le permit dezvoltatorilor să facă compromisuri, cum ar fi sacrificarea vitezei de procesare pentru acuratețe. În mod neobișnuit, Inkling își semnalează și propriile rezultate pentru incertitudine, mai degrabă decât să genereze pur și simplu halucinații care sună încrezător. Dezvoltatorii pot ajusta modelul direct pe Tinker, API-ul de instruire al companiei care a fost lansat în octombrie 2025.
O alternativă occidentală la modelele chinezești open-source
Unul dintre cele mai semnificative aspecte ale lansării este ceea ce reprezintă în ecosistemul larg deschis. În ultimul an, spațiul respectiv a fost dominat de firme chineze de inteligență artificială, cum ar fi DeepSeek și Alibaba, în timp ce Meta și-a minimizat familia de modele Llama în favoarea unei abordări mai proprietare. Inkling este poziționată ca prima alternativă occidentală credibilă la aceste sisteme.
Analistul Futurum Group, Mitch Ashley, a declarat pentru Wall Street Journal că Inkling oferă întreprinderilor occidentale o alternativă axată pe economia personalizării - transferând cheltuielile de la prețurile API per-token la infrastructura pe care întreprinderea însăși o controlează. „Echipele de ingineri ar trebui să trateze selecția modelului de bază ca pe o decizie de arhitectură”, a spus Ashley. „Modelul pe care o organizație îl ajustează devine parte din substratul său software, iar costurile de comutare se agravează cu fiecare personalizare din aval”.
Sincer în privința limitărilor sale
Thinking Machines a fost neobișnuit de transparent cu privire la faptul că Inkling nu este cel mai puternic model de pe piață. Compania a recunoscut că nu se potrivește cu cele mai avansate sisteme AI proprietare disponibile. În schimb, pariază că personalizarea va face diferența: în loc să lanseze Inkling ca o aplicație rigidă în stil chatbot, compania a poziționat-o ca un model de bază pe care organizațiile ar trebui să-l ajusteze și să ruleze pe propria infrastructură.
Strategia este deja promițătoare. Într-o colaborare cu Bridgewater Associates, cercetătorii au folosit Tinker pentru a ajusta un model deschis cu date financiare specializate. Rezultatul a fost un model ușor, cu costuri reduse, care a obținut un punctaj de 84,7% la principalele criterii de referință ale raționamentului financiar - depășind cele mai avansate alternative brevetate cu mai puțin de 10% din cost.
Viteză și silicon
Thinking Machines a spus că a reușit să dezvolte Inkling de la zero în mai puțin de nouă luni, o cronologie care se compară favorabil cu ciclurile de dezvoltare multianuale observate la rivali precum OpenAI și Anthropic. Modelul a fost antrenat pe sistemul Nvidia GB300 NVL72 în cadrul unui parteneriat între cele două firme care a fost anunțat în martie 2026.
În primele rezultate ale benchmark-ului, Thinking Machines a arătat că Inkling a atins performanțe de codare comparabile cu modelul Nemotron 3 Ultra de la Nvidia, utilizând cu două treimi mai puține jetoane – un indicator puternic al eficienței pentru organizațiile conștiente de costuri.
Modelul de afaceri: Tinker, Nu Tokens
În loc să taxeze clienții pentru accesul printr-un API măsurat, Thinking Machines intenționează să genereze venituri în primul rând prin Tinker, serviciul său plătit, care simplifică pentru dezvoltatori să ajusteze modelele openweight pentru sarcini specifice. Aceasta reprezintă o provocare directă pentru modelul de acces pe token deschis, lansat de cele mai mari firme de inteligență artificială din Silicon Valley.
Pentru Murati, care a părăsit OpenAI în septembrie 2024 și a insistat de mult că noua ei companie se referă la accesibilitate, personalizare și colaborare multimodală, Inkling este o declarație de intenție. Compania pariază că viitorul inteligenței artificiale nu constă într-un singur model dominant pe care toată lumea îl plătește pentru a-l întreba, ci într-o lume în care organizațiile dețin și modelează modelele care le susțin activitatea cea mai importantă.
Dacă acest pariu va da roade, va depinde de faptul dacă suficiente întreprinderi sunt dispuse să investească în optimizare și infrastructură, mai degrabă decât în comoditatea unui API gestionat. Dar, cu Inkling disponibil acum pe Hugging Face și Tinker deschis pentru afaceri, Thinking Machines a oferit mișcării open-weight cel mai important punct de intrare în vest de până acum.
Rămâi înaintea AI
Doriți mai multe acoperire în industria AI ca aceasta? AI Buzz Wire urmărește fiecare lansare majoră de model, rundă de finanțare și schimbare de politică, astfel încât să nu fie nevoie.
Citiți mai multe știri AI →
