Mira Murati lança o Inkling, primeiro modelo aberto da Thinking Machines, e admite que não é o mais forte do mercado

Quem é a Thinking Machines e o que é o Inkling

A Thinking Machines Lab, startup fundada pela ex-diretora de tecnologia da OpenAI Mira Murati e avaliada em US$ 12 bilhões, lançou em 15 de julho de 2026 seu primeiro modelo de IA de uso amplo, batizado de Inkling, segundo reportagens da TechCrunch, da Fortune e da Axios. Diferente dos modelos de ponta da OpenAI, da Anthropic ou do Google, o Inkling é de peso aberto: qualquer desenvolvedor ou empresa pode baixar o modelo e modificá-lo diretamente, em vez de acessá-lo só via API fechada.

Especificações técnicas

O Inkling usa arquitetura de mistura de especialistas, com 975 bilhões de parâmetros totais, mas aciona apenas cerca de 41 bilhões deles pra qualquer tarefa específica, segundo a TechCrunch. O modelo foi treinado com 45 trilhões de tokens de texto, imagem, áudio e vídeo, e processa nativamente essas quatro modalidades ao mesmo tempo, sem precisar de conversões intermediárias entre formatos.

Respostas calibradas e o dial de esforço de raciocínio

Um dos diferenciais do modelo é a ênfase em respostas calibradas: o Inkling foi desenhado pra sinalizar incerteza em vez de simplesmente arriscar uma resposta quando não tem confiança suficiente, segundo a TechCrunch. O sistema também permite ajustar o nível de esforço de raciocínio pra cima ou pra baixo, trocando velocidade por profundidade de análise conforme a necessidade de cada tarefa. Em um dos testes citados pela empresa, o Inkling usou um terço dos tokens que o Nemotron 3 Ultra, da Nvidia, precisou pra atingir o mesmo desempenho em tarefas de programação.

Um modelo que a própria empresa diz não ser o melhor

A Thinking Machines afirma explicitamente que o Inkling não é o modelo mais forte disponível hoje, aberto ou fechado, segundo cobertura da Startup Fortune. Em vez de competir diretamente por desempenho bruto, a empresa posiciona o Inkling como uma base customizável pensada pra empresas que querem ajustar um modelo às próprias necessidades, e não apenas consumir uma API genérica. A companhia, aliás, ainda não pretende monetizar o modelo em si: sua fonte de receita atual é o Tinker, ferramenta de ajuste fino de modelos de IA vendida a clientes como o fundo de investimento Bridgewater Associates.

Por que isso interessa pra quem constrói produto sobre modelos de IA

Pra agências e empresas de tecnologia que constroem produtos sobre modelos de terceiros, o Inkling amplia o menu de opções de peso aberto disponíveis pra quem quer treinar ou ajustar um modelo com dados próprios, sem depender só de uma API fechada. A honestidade da Thinking Machines sobre as limitações do modelo também é um dado relevante: nem todo lançamento de peso aberto precisa competir pelo topo do ranking de desempenho pra ser útil, principalmente quando o objetivo é servir de base customizável, e não de produto final pronto pra usar.