Nous sommes le 25 septembre 2024, et Mira Murati, alors CTO d’OpenAI, annonce qu’elle quitte l’entreprise. Le message, posté sur X, fait le tour du monde car il marque un bouleversement chez le géant de l’IA, mais aussi parce que l’ingénieure annonce déjà vouloir se consacrer à « sa propre exploration ».
Cinq mois plus tard, en février 2025, elle concrétise ce projet en fondant Thinking Machines Lab, qui attire rapidement d’anciens collègues d’OpenAI. Mais malgré une levée de fonds record et un intérêt massif des investisseurs, l’entreprise n’avait jusqu’ici commercialisé qu’un seul produit : Tinker, une plateforme pour adapter des modèles d’IA à ses propres besoins lancée en octobre 2025, complétée en mai 2026 par un premier aperçu de « modèles d’interaction », conçus pour dialoguer par la voix et la vidéo en temps réel.
Un modèle de fondation en propre manquait encore au tableau. C’est désormais chose faite avec le lancement officiel d’Inkling, le 15 juillet 2026.
Un modèle pensé pour la personnalisation
Inkling est un modèle de type mixture-of-experts, comprenez un modèle qui n’active qu’une partie de ses paramètres à chaque calcul. Il pèse 975 milliards de paramètres au total, dont 41 milliards actifs à chaque calcul, et gère un contexte pouvant grimper jusqu’à 1 million de tokens, soit environ 700 000 mots.
Il a par ailleurs été entraîné sur 45 000 milliards de tokens couvrant du texte, des images, de l’audio et de la vidéo. Thinking Machines assume ne pas viser la première place des classements : le communiqué de l’entreprise le présente comme un modèle généraliste et équilibré plutôt que comme le plus performant du marché, ouvert ou fermé.
Sa valeur ajoutée tient ailleurs, dans sa disponibilité en poids ouverts et la possibilité pour les entreprises de télécharger le modèle et de l’adapter à leurs propres données.
Un modèle plus léger, Inkling-Small (276 milliards de paramètres, 12 milliards actifs), est également présenté en version préliminaire, avec des performances qui rivalisent par endroits avec celles de son grand frère pour un coût moindre.
L’entreprise met aussi en avant un travail poussé sur la fiabilité : calibration des réponses, résistance à la censure, et des scores de sécurité qu’elle présente comme parmi les meilleurs de sa catégorie.
Ce qui attend Thinking Machines Lab
Reste à voir si Inkling convaincra les développeurs à l’usage. Son lancement intervient sur un marché de l’IA en poids ouverts de plus en plus disputé, entre la famille Llama de Meta, la série GLM de Z.ai ou les modèles de Mistral, pour ne citer qu’eux.
Pour espérer y trouver sa place, Thinking Machines peut s’appuyer sur des moyens conséquents : la startup a bouclé un tour de table de 2 milliards de dollars valorisant l’entreprise 12 milliards de dollars, avec des investisseurs comme Nvidia, Andreessen Horowitz, Accel ou AMD, et a depuis signé un accord cloud à plusieurs milliards de dollars avec Google.
L’attente autour de l’entreprise est à la hauteur du parcours de Mira Murati, qui n’est pas la première ancienne figure d’OpenAI à lancer sa propre structure dans l’IA. Pour rappel, Anthropic a lui-même été créé par d’anciens salariés de l’entreprise.
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