Thinking Machines lança o Inkling, modelo MoE aberto com 975 bilhões de parâmetros

A Thinking Machines Lab, startup de Mira Murati, lançou em 16 de julho de 2026 seu primeiro modelo open-weights, o Inkling: um transformer Mixture-of-Experts com 975 bilhões de parâmetros (41 bilhões ativos), sob licença Apache 2.0, treinado com 45 trilhões de tokens de texto, imagens, áudio e vídeo.

O que é o Inkling

O Inkling é um modelo MoE multimodal com 975 bilhões de parâmetros, dos quais 41 bilhões ficam ativos a cada requisição. A desenvolvedora, a Thinking Machines Lab, abriu os pesos sob a licença livre Apache 2.0 e acompanhou o lançamento de um model card incomumente curto, bem mais enxuto do que os laboratórios de IA americanos costumam publicar.

• Desenvolvedora: Thinking Machines Lab, startup de Mira Murati, ex-CTO da OpenAI
• Arquitetura: Mixture-of-Experts, 975 bilhões de parâmetros no total, 41 bilhões ativos
• Dados: 45 trilhões de tokens de texto, imagens, áudio e vídeo
• Licença: Apache 2.0, pesos totalmente abertos
• Versão menor prometida: Inkling-Small, com 276 bilhões de parâmetros (12 bilhões ativos); os pesos serão liberados após os testes

Não é um modelo de ponta, mas uma base para fine-tuning

A Thinking Machines Lab admite abertamente que o Inkling não é o modelo mais forte do mercado, nem entre os abertos nem entre os fechados. Em vez de disputar o primeiro lugar, a equipe o posiciona como uma base prática para personalização e fine-tuning na própria plataforma, a Tinker.

«O Inkling não é o modelo mais forte disponível hoje, aberto ou fechado.

O que o torna uma boa base aberta para personalização é a combinação de qualidades: multimodalidade, „raciocínio“ eficiente e disponibilidade no Tinker para fine-tuning», diz o model card da Thinking Machines Lab.

A documentação sobre os dados de treinamento, porém, é quase inexistente. A empresa apenas informa que usou conteúdo da internet aberta e de repositórios publicamente acessíveis, que parte dos dados veio de terceiros e que entre eles pode haver material protegido por propriedade intelectual.

Por que isso importa para o mercado de modelos abertos

O Inkling reforça o ecossistema americano de open-weights, no qual os lançamentos chineses vinham ditando o ritmo ultimamente. Segundo o desenvolvedor Simon Willison, que testou o modelo via API, o Inkling parece competitivo diante dos modelos abertos da China e se junta aos poucos concorrentes americanos viáveis, o NVIDIA Nemotron e o Gemma 4.

A multimodalidade se confirma na prática: Willison gerou uma imagem SVG via API e, em seguida, pediu ao mesmo modelo que a descrevesse. O Inkling analisou a imagem em detalhes e confundiu o pássaro desenhado com uma cegonha ou uma gaivota.

O que isso significa

Uma base multimodal aberta, criada por uma equipe de ex-executivos da OpenAI, reduz a barreira de entrada para quem quer construir e ajustar modelos próprios sem depender de APIs fechadas. A aposta da Thinking Machines não está nos benchmarks, mas na facilidade de personalização via Tinker.

Perguntas frequentes

O que é o Inkling?

O Inkling é o primeiro modelo open-weights da Thinking Machines Lab, um transformer Mixture-of-Experts multimodal com 975 bilhões de parâmetros (41 bilhões ativos), treinado com 45 trilhões de tokens e lançado em 16 de julho de 2026.

Quantos parâmetros tem o modelo Inkling?

São 975 bilhões de parâmetros no total, dos quais 41 bilhões ficam ativos a cada requisição. A versão menor prometida, o Inkling-Small, terá 276 bilhões de parâmetros (12 bilhões ativos).

É possível usar o Inkling de graça?

Sim. Os pesos são abertos sob a licença Apache 2.0: o modelo pode ser baixado, usado e ajustado livremente, inclusive na plataforma Tinker, da Thinking Machines Lab.