Thinking Machines lanza Inkling, un modelo MoE abierto de 975.000 millones de parámetros

Thinking Machines Lab, la startup de Mira Murati, lanzó el 16 de julio de 2026 su primer modelo open-weights, Inkling: un transformer Mixture-of-Experts de 975.000 millones de parámetros (41.000 millones activos) con licencia Apache 2.0, entrenado con 45 billones de tokens de texto, imágenes, audio y vídeo.

Qué es Inkling

Inkling es un modelo MoE multimodal con 975.000 millones de parámetros, de los cuales 41.000 millones se activan en cada consulta. Su desarrollador, Thinking Machines Lab, ha abierto los pesos bajo la licencia libre Apache 2.0 y ha acompañado el lanzamiento con una ficha de modelo inusualmente breve, mucho más escueta que las que suelen publicar los laboratorios de IA estadounidenses.

• Desarrollador: Thinking Machines Lab, la startup de Mira Murati, exdirectora de tecnología (CTO) de OpenAI
• Arquitectura: Mixture-of-Experts, con 975.000 millones de parámetros en total y 41.000 millones activos
• Datos: 45 billones de tokens de texto, imágenes, audio y vídeo
• Licencia: Apache 2.0, con pesos totalmente abiertos
• Versión reducida prometida: Inkling-Small, con 276.000 millones de parámetros (12.000 millones activos); sus pesos se publicarán tras las pruebas

No es un modelo insignia, sino una base para el ajuste fino

Thinking Machines Lab reconoce abiertamente que Inkling no es el modelo más potente del mercado, ni entre los abiertos ni entre los cerrados. En lugar de competir por el primer puesto, el equipo lo plantea como una base cómoda para personalizar y ajustar, con su propia plataforma Tinker.

«Inkling no es el modelo más potente disponible hoy, ni abierto ni cerrado.

Lo que lo convierte en una buena base abierta para la personalización es la combinación de sus cualidades: multimodalidad, un “razonamiento” eficiente y su disponibilidad en Tinker para el ajuste fino», señala la ficha del modelo de Thinking Machines Lab.

La documentación sobre los datos de entrenamiento, sin embargo, es casi inexistente. La compañía se limita a indicar que utilizó contenido de internet abierto y de repositorios de acceso público, que una parte de los datos procede de terceros y que entre ellos puede haber material protegido por derechos de propiedad intelectual.

Qué aporta al mercado de modelos abiertos

Inkling refuerza el ecosistema estadounidense de open-weights, en el que últimamente han marcado el ritmo los lanzamientos chinos. Según el desarrollador Simon Willison, que probó el modelo a través de la API, Inkling resulta competitivo frente a los modelos abiertos de China y se suma a los pocos aspirantes estadounidenses viables: NVIDIA Nemotron y Gemma 4.

La multimodalidad se confirma en la práctica: Willison generó una imagen SVG a través de la API y después pidió al mismo modelo que la describiera. Inkling analizó la imagen con detalle y tomó el pájaro dibujado por una cigüeña o una gaviota.

Qué significa

Una base multimodal abierta, creada por un equipo de antiguos directivos de OpenAI, rebaja la barrera de entrada para quienes quieren construir y ajustar sus propios modelos sin depender de API cerradas. La apuesta de Thinking Machines no pasa por los benchmarks, sino por la facilidad de personalización a través de Tinker.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Inkling?

Inkling es el primer modelo open-weights de Thinking Machines Lab: un transformer Mixture-of-Experts multimodal de 975.000 millones de parámetros (41.000 millones activos), entrenado con 45 billones de tokens y lanzado el 16 de julio de 2026.

¿Cuántos parámetros tiene Inkling?

En total, 975.000 millones de parámetros, de los cuales 41.000 millones se activan en cada consulta. La versión reducida prometida, Inkling-Small, tendrá 276.000 millones de parámetros (12.000 millones activos).

¿Se puede usar Inkling gratis?

Sí. Los pesos están abiertos bajo la licencia Apache 2.0: el modelo se puede descargar, usar y ajustar libremente, también en la plataforma Tinker de Thinking Machines Lab.