# Thinking Machines : Inkling défie l'IA universelle

> Thinking Machines lance Inkling, un modèle IA open-weight avec 975 milliards de paramètres, offrant des performances adaptées pour les entreprises.

Type : Actualité IA · Catégorie : Stratégie · Publié le 2026-07-16 · Signal IA - Order & Chaos
Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/thinking-machines-inkling-defie-lia-universelle
Tags : inkling, thinking machines, modèle ia, open-weight, mira murati, raisonnement

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## En résumé

- Thinking Machines a dévoilé Inkling, un modèle IA open-weight permettant des adaptations spécifiques par chaque entreprise.
- Inkling est conçu pour donner des réponses calibrées et ajuster l'effort de réflexion en fonction du besoin de vitesse.
- Un partenariat avec Bridgewater Associates a montré qu'un modèle entraîné avec expertise spécifique peut surpasser des concurrents propriétaires.

**Le signal :** Le modèle Inkling de Thinking Machines utilise 41 milliards de paramètres actifs pour chaque tâche sur un total de 975 milliards.

**Thinking Machines Lab**, fondée par Mira Murati, a lancé son premier modèle IA maison, nommé Inkling, le 16 juillet 2026. Contrairement aux modèles d'OpenAI ou de Google, Inkling est open-weight, permettant aux développeurs et entreprises de le télécharger et de le modifier. Doté de 975 milliards de paramètres, il n'en utilise qu'environ [41 milliards](/signal-ia/actu/bonsai-bouscule-lia-27-milliards-de-parametres-sur-mobile) pour chaque tâche, réduisant ainsi les coûts et améliorant la rapidité d'exécution. **Le modèle Inkling** a été développé en interne pendant un an et demi, utilisant 45 trillions de tokens de textes, images, audio et vidéo. Ce système exploitant la mixture-of-experts est un test de l'hypothèse selon laquelle des IA personnalisées surpasseront les modèles standards. Inkling, limité pour l'instant aux sorties textuelles, est conçu pour éviter les devinettes et permettre d'ajuster l'effort de réflexion. **Thinking Machines affirme** qu'Inkling utilise un tiers des tokens pour atteindre la même performance de codage comparée au Nemotron 3 Ultra de Nvidia. Cela intervient dans un contexte où des modèles fermés sont de plus en plus critiqués. Un projet récent avec Bridgewater Associates a montré des résultats financiers supérieurs en coûts et performance avec des modèles entraînés avec expertise. **En parallèle,** la startup a bénéficié d'un partenariat avec Nvidia pour entraîner Inkling, bien que les détails financiers restent flous. Ils envisagent que des méthodes d'efficacité économique pourraient rendre inutile un financement égal à celui d'OpenAI. Pour plus d'informations, consultez [Thinking Machines News](https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/) et le [blog de la startup](https://thinkingmachines.ai/blog/interaction-models/).