Thinking Machines выпустила Inkling — открытую MoE-модель на 975 млрд параметров

La startup de Mira Murati, Thinking Machines Lab, lanzó el 16 de julio de 2026 su primer modelo open-weights, Inkling — un transformador Mixture-of-Experts con 975 000 millones de parámetros (41 000 millones activos) bajo licencia Apache 2.0, entrenado con 45 billones de tokens de texto, imágenes, audio y video.

Qué es Inkling

Inkling es un modelo MoE multimodal con 975 000 millones de parámetros, de los cuales 41 000 millones están activos en cada solicitud. El desarrollador, Thinking Machines Lab, publicó los pesos bajo la licencia libre Apache 2.0 y acompañó el lanzamiento con una ficha de modelo inusualmente breve, mucho más lacónica que la que suelen publicar los laboratorios de IA estadounidenses.

• Desarrollador — Thinking Machines Lab, la startup de Mira Murati, ex-CTO de OpenAI
• Arquitectura — Mixture-of-Experts, 975 000 millones de parámetros en total, 41 000 millones activos
• Datos — 45 billones de tokens de texto, imágenes, audio y video
• Licencia — Apache 2.0, pesos totalmente abiertos
• Se ha prometido una versión menor, Inkling-Small — 276 000 millones de parámetros (12 000 millones activos), cuyos pesos se publicarán tras las pruebas

No es el buque 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 posiciona como una base cómoda para la personalización y el ajuste fino en su propia plataforma Tinker.

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

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

La documentación sobre los datos de entrenamiento es casi inexistente: la compañía solo indica que utilizó contenido de internet abierto y repositorios de acceso público, que parte de los datos se obtuvo de terceros y que entre ellos podría haber material protegido por derechos de propiedad intelectual.

Por qué esto importa para el mercado de modelos abiertos

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

La multimodalidad se confirma en la práctica: Willison generó una imagen SVG mediante la API y luego le pidió al mismo modelo que la describiera — Inkling analizó la imagen en detalle, confundiendo el pájaro dibujado con una cigüeña o una gaviota.

Qué significa esto

Una base multimodal abierta de un equipo de exdirectivos de OpenAI reduce la barrera de entrada para quienes quieren construir y ajustar sus propios modelos sin depender de APIs cerradas. La apuesta de Thinking Machines no es por los benchmarks, sino por la comodidad de la personalización a través de Tinker.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Inkling?

Inkling es el primer modelo open-weights de Thinking Machines Lab, un transformador Mixture-of-Experts multimodal con 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 el modelo Inkling?

En total 975 000 millones de parámetros, de los cuales 41 000 millones están activos en cada solicitud. La versión menor prometida, Inkling-Small, tiene 276 000 millones de parámetros (12 000 millones activos).

¿Se puede usar Inkling de forma gratuita?

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