Thinking Machines Inkling, premier modèle ouvert du laboratoire fondé par Mira Murati, a été dévoilé le 15 juillet 2026. Contrairement aux modèles propriétaires d’OpenAI, Anthropic ou Google, ses poids sont publics : les développeurs et entreprises peuvent les télécharger et les modifier directement.
Un mélange d’experts taillé pour l’entreprise
Inkling repose sur une architecture de mélange d’experts (mixture-of-experts) totalisant 975 milliards de paramètres, dont seulement 41 milliards environ sont mobilisés pour une tâche donnée. Le modèle a été entraîné sur 45 000 milliards de tokens de texte, image, audio et vidéo, et raisonne nativement sur ces quatre modalités selon Thinking Machines Lab — même si, pour l’instant, seule la sortie texte (code compris) est disponible.
Selon TechCrunch, Inkling est conçu pour donner des réponses calibrées, capables de signaler leur propre incertitude plutôt que de deviner, et pour laisser les utilisateurs ajuster l’effort de raisonnement selon leurs besoins de vitesse. Sur un benchmark de code cité par l’entreprise, Inkling utiliserait trois fois moins de tokens que Nemotron 3 Ultra de Nvidia pour une performance équivalente.
Un pari contre les modèles universels
Thinking Machines assume qu’Inkling n’est « pas le plus puissant disponible aujourd’hui, propriétaire ou ouvert ». Le pari est ailleurs : proposer une base personnalisable via Tinker, la plateforme de réglage fin de l’entreprise, plutôt qu’un chatbot généraliste fermé comme ChatGPT, Claude ou Gemini.
Cette approche s’appuie sur un projet mené avec Bridgewater Associates, le plus grand fonds spéculatif au monde. En réentraînant un modèle ouvert existant sur son expertise financière propre, Bridgewater affirme avoir atteint 84,7 % sur des tests de raisonnement financier, dépassant des modèles propriétaires, pour un coût d’exploitation environ quatorze fois inférieur — un résultat toutefois évalué en interne, sans validation indépendante.
Un argument repris par Microsoft et Hugging Face
Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a récemment averti que les entreprises utilisant des modèles propriétaires « paient deux fois » : une fois via l’abonnement, une autre en transmettant leur savoir métier via leurs prompts, potentiellement réutilisé dans les futures versions du modèle. Le PDG de Hugging Face, Clem Delangue, a formulé une prédiction proche : les modèles de pointe se réserveraient à l’expérimentation et aux tâches à forte valeur, pendant que l’essentiel de la production basculerait vers des alternatives privées ou ouvertes.
Reste à savoir qui, concrètement, va adopter ce modèle : Inkling cible d’abord les organisations disposant de compétences internes en machine learning pour le personnaliser, un profil plus restreint qu’un assistant grand public.
Qu’est-ce qu’Inkling de Thinking Machines ?
Inkling est le premier modèle d’IA ouvert publié par Thinking Machines Lab, le laboratoire fondé par Mira Murati, ancienne directrice technique d’OpenAI. Ses poids sont accessibles librement aux développeurs.
Combien de paramètres compte Inkling ?
Inkling totalise 975 milliards de paramètres selon une architecture de mélange d’experts, dont environ 41 milliards sont utilisés pour chaque tâche.
En quoi Inkling diffère-t-il de ChatGPT ou Claude ?
Contrairement aux modèles fermés d’OpenAI, Anthropic ou Google, Inkling est ouvert et pensé pour être personnalisé par les entreprises via la plateforme Tinker, plutôt qu’utilisé tel quel comme chatbot généraliste.