Inkling est le premier grand lancement de modèle d'IA de Thinking Machines Lab, et intervient un peu plus d'un an après la création de la start-up.
Le Thinking Machines Lab de Mira Murati a dévoilé le premier de sa famille de modèles open source multimodaux appelé Inkling. Le modèle était le premier de la start-up à être formé sur les systèmes Nvidia GB300 NVL72, suite à un accord de partenariat entre les deux sociétés en début d'année.
Inkling ne promet pas d'être le modèle ouvert ou fermé le plus solide disponible, mais se présente plutôt comme un modèle conçu pour être personnalisé. Il compte 975 milliards de paramètres au total, dont 41 milliards actifs, et prend en charge une fenêtre contextuelle allant jusqu'à 1 million de jetons.
« Inkling est conçu pour être large. Nous l'avons formé à des tâches d'agent, de raisonnement, de codage, de suivi d'instructions, de factualité, de vision et d'audio, plutôt que de l'optimiser étroitement pour un domaine », a déclaré Thinking Machines Lab dans un article de blog annonçant le nouveau modèle mercredi 15 juillet.
Le modèle, disponible en téléchargement sur Hugging Face, a été formé à l'aide de 45 000 milliards de jetons de texte, d'images, d'audio et de vidéo. Il peut accepter des entrées via du texte, des images et de l'audio, et produit des sorties texte uniquement. Il s'agit d'un transformateur « mélange d'experts » qui suit une conception similaire à DeepSeek-V3, selon son fabricant.
La carte modèle d'Inkling le place carrément autour de ses contemporains à poids ouvert, notamment Kimi K2.5, Kimi K2.6, GLM 5.2 et DeepSeekV4 Pro, sur divers benchmarks.
Ce lancement représente la première grande vitrine de modèles d'IA de Thinking Machines Lab après plus d'un an de développement.
Murati, qui a quitté OpenAI alors qu'elle était directrice de la technologie en 2024, a fondé sa start-up quelques mois seulement après, avec l'intention de rendre « les systèmes d'IA plus largement compris, personnalisables et généralement performants ».
La start-up a rapidement levé 2 milliards de dollars en juillet de l'année dernière pour atteindre une valorisation de 12 milliards de dollars, des rapports de novembre suggérant que Thinking Machines Lab se préparait déjà à lever des fonds pour une valorisation de 50 milliards de dollars.
Aux côtés d'Inkling, la société lance également, en avant-première, Inkling-Small – un modèle plus léger avec 12 milliards de paramètres actifs censé atteindre de solides performances avec « un coût et une latence encore plus faibles ».
Nvidia a pris goût à Thinking Machines Lab, après avoir réalisé un investissement « important » dans la start-up tout en engageant l'entreprise dans un partenariat pluriannuel pour développer ses modèles d'IA. Le partenariat aurait coûté plusieurs milliards de dollars au fabricant de puces.
