Thinking Machines Lab, la startup fundada por la ex-CTO de OpenAI Mira Murati, lanzó este miércoles su primer modelo de IA propio, Inkling, un sistema de pesos abiertos que desarrolladores y empresas externas pueden descargar y modificar. A diferencia de los modelos insignia de OpenAI, Anthropic o Google, Inkling apuesta por la adaptabilidad frente al enfoque de talla única. Se trata de un sistema mixture-of-experts con 975.000 millones de parámetros totales, de los que activa alrededor de 41.000 millones por tarea, entrenado con 45 billones de tokens de texto, imagen, audio y vídeo, y capaz de razonar de forma nativa en esas tres modalidades.
El modelo se diseñó para ofrecer respuestas calibradas, señalando su incertidumbre en lugar de adivinar, y permite ajustar el "esfuerzo de razonamiento" para priorizar velocidad. En una prueba de programación, la compañía afirma que Inkling consume un tercio de los tokens que Nvidia Nemotron 3 Ultra para igualar su rendimiento. Thinking Machines, no obstante, no presenta Inkling como el mejor modelo disponible: sus materiales reconocen que no es el más potente, ni en abierto ni en cerrado, y lo posiciona como un punto de partida equilibrado.
La estrategia comercial apunta a empresas, con Tinker, la plataforma de personalización de la compañía, como vía principal de ingresos mediante entrenamiento, ajuste fino y participación en el ecosistema de alojamiento. Thinking Machines subraya que alcanzó en nueve meses un hito que llevó cinco años a OpenAI y tres a Anthropic. El lanzamiento se apoya en argumentos recientes de Satya Nadella (Microsoft) y Clem Delangue (Hugging Face), que prevén un desplazamiento del trabajo productivo de IA hacia modelos privados o de código abierto. Un proyecto conjunto con Bridgewater Associates, que alcanzó el 84,7% en pruebas de razonamiento financiero con un coste catorce veces menor, ilustra esa tesis.