Inkling : ce gigantesque modèle IA n’est pas le meilleur et c’est sa plus grande force

Inkling est sorti le 15 juillet 2026, et il joue dans la cour des grands côté technique. C’est un modèle IA dit « Mixture-of-Experts » : il compte 975 milliards de paramètres au total, mais n’en active qu’environ 41 milliards pour chaque requête, ce qui le rend plus rapide et moins coûteux à faire tourner. Il a été entraîné sur 45 000 milliards de tokens, l’unité de base que les IA utilisent pour découper du texte, des images, de l’audio et des vidéos. Il gère jusqu’à un million de tokens de contexte, de quoi gérer l’équivalent de plusieurs gros livres en une seule fois.

L’entreprise derrière cette annonce s’appelle Thinking Machines Lab. À sa tête, on trouve Mira Murati, l’ancienne patronne technique d’OpenAI. Inkling est ainsi le premier modèle IA à poids ouverts de la startup.

Une IA à poids ouverts, c’est quoi au juste ?

Un modèle « à poids ouverts » (open-weight), c’est un modèle dont les paramètres entraînés sont téléchargeables librement. Concrètement, n’importe quel développeur ou entreprise peut récupérer Inkling, le faire tourner sur ses propres serveurs et le modifier, sans passer par une interface payante.

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Thinking Machines le publie sur Hugging Face sous licence Apache 2.0, l’une des plus permissives. En comparaison, les modèles vedettes d’OpenAI, d’Anthropic ou de Google restent fermés, accessibles uniquement via des API payantes.

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Attention quand même à ne pas confondre poids ouverts et logiciel libre : Thinking Machines partage les poids du modèle, pas ses données d’entraînement ni son code source. Surtout, « ouvert » ne veut pas dire « à la portée de tous ».

Par ailleurs, Thinking Machines précise que toute une famille de modèles de différentes tailles est prévue. La firme présente ainsi « un aperçu d’Inkling-Small, un modèle plus léger comportant 12 milliards de paramètres actifs, entraîné selon une méthode similaire, qui offre d’excellentes performances tout en affichant un coût et une latence encore plus faibles ».

Une réponse américaine au puissant GLM-5.2

Le vrai intérêt d’Inkling est ailleurs. Jusqu’ici, les meilleurs modèles à poids ouverts venaient surtout de Chine, comme DeepSeek, Qwen d’Alibaba, Kimi de Moonshot ou encore GLM-5.2, l’IA chinoise gratuite qui talonne les meilleurs modèles fermés américains pour six fois moins cher. Inkling se pose en alternative occidentale (et surtout américaine) à ce paysage dominé par Pékin. Son pari, c’est la personnalisation plutôt que le score brut aux tests.

Thinking Machines ne cache pas les limites de son modèle : l’entreprise reconnaît noir sur blanc qu’Inkling « n’est pas le modèle le plus performant globalement parmi ceux disponibles aujourd’hui, qu’ils soient ouverts ou fermés ». Il mise sur sa polyvalence et sa capacité à être adapté à un usage précis.

Le modèle économique de Thinking Machines se cache justement là. L’entreprise ne compte pas gagner d’argent avec Inkling directement, mais avec Tinker, sa plateforme qui permet aux entreprises d’adapter le modèle à leurs propres données. Elle fournit une base gratuite et solide, puis vend les outils pour la façonner. Fondée en février 2025 et valorisée autour de 12 milliards de dollars (environ 10 milliards d’euros) après une levée de fonds record de 2 milliards de dollars (environ 1,8 milliard d’euros), la jeune pousse était très attendue au tournant, comme le détaille Numerama.

Inutile de se ruer dessus si l’on cherche un ChatGPT gratuit : Inkling vise les développeurs et les entreprises qui veulent bâtir leur propre IA, pas le grand public.