Mira Murati lanza Inkling, el primer modelo abierto de Thinking Machines, y admite que no es el más fuerte del mercado

Quién es Thinking Machines y qué es Inkling

Thinking Machines Lab, la startup fundada por la ex directora de tecnología de OpenAI Mira Murati y valorada en US$ 12.000 millones, lanzó su primer modelo de IA de uso amplio, llamado Inkling, el 15 de julio de 2026, según reportes de TechCrunch, Fortune y Axios. A diferencia de los modelos insignia de OpenAI, Anthropic o Google, Inkling es de peso abierto: cualquier desarrollador o empresa puede descargar el modelo y modificarlo directamente, en vez de acceder a él solo mediante una API cerrada.

Especificaciones técnicas

Inkling utiliza una arquitectura de mezcla de expertos, con 975.000 millones de parámetros totales, aunque solo activa unos 41.000 millones de ellos para cualquier tarea específica, según TechCrunch. El modelo fue entrenado con 45 billones de tokens de texto, imagen, audio y video, y procesa de forma nativa las cuatro modalidades al mismo tiempo, sin necesitar conversiones intermedias entre formatos.

Respuestas calibradas y un dial de esfuerzo de razonamiento

Uno de los diferenciales del modelo es su énfasis en respuestas calibradas: Inkling fue diseñado para señalar incertidumbre en vez de simplemente arriesgar una respuesta cuando no tiene suficiente confianza, según TechCrunch. El sistema también permite ajustar el nivel de esfuerzo de razonamiento hacia arriba o hacia abajo, intercambiando velocidad por profundidad de análisis según la necesidad de cada tarea. En una prueba citada por la empresa, Inkling usó un tercio de los tokens que necesitó el Nemotron 3 Ultra, de Nvidia, para alcanzar el mismo desempeño en tareas de programación.

Un modelo que la propia empresa dice que no es el mejor

Thinking Machines afirma explícitamente que Inkling no es el modelo más fuerte disponible hoy, abierto o cerrado, según cobertura de Startup Fortune. En vez de competir directamente por desempeño puro, la empresa posiciona a Inkling como una base personalizable pensada para empresas que quieren ajustar un modelo a sus propias necesidades, y no solo consumir una API genérica. La compañía, de hecho, todavía no pretende monetizar el modelo en sí: su fuente de ingresos actual es Tinker, una herramienta de ajuste fino de modelos de IA que vende a clientes como el fondo de inversión Bridgewater Associates.

Por qué esto importa a quien construye producto sobre modelos de IA

Para agencias y empresas de tecnología que construyen productos sobre modelos de terceros, Inkling amplía el menú de opciones de peso abierto disponibles para quien quiere entrenar o ajustar un modelo con datos propios, sin depender solo de una API cerrada. La honestidad de Thinking Machines sobre las limitaciones del modelo también es un dato relevante: no todo lanzamiento de peso abierto necesita competir por el primer lugar del ranking de desempeño para ser útil, sobre todo cuando el objetivo es servir de base personalizable, y no de producto final listo para usar.