Thinking Machines behauptet nicht, dass sein erstes KI-Modell das intelligenteste auf dem Markt ist. Das Unternehmen setzt darauf, dass Unternehmen Kontrolle möglicherweise wichtiger finden.
Das von der ehemaligen OpenAI-CTO Mira Murati gegründete Start-up aus San Francisco hat Inkling vorgestellt, ein Open-Weight-Modell, das Entwickler und Unternehmen herunterladen, verändern und für spezielle Anwendungsfälle feinjustieren können. Anders als ChatGPT oder Claude ist Inkling weniger als fertiger Assistent positioniert, sondern vielmehr als Grundlage für Unternehmen, die ihre eigenen KI-Systeme entwickeln.
Damit bringt sich Thinking Machines in den wachsenden Wettbewerb zwischen proprietären KI-Plattformen und Modellen, die Unternehmen anpassen und nach ihren eigenen Vorstellungen einsetzen können.
Eine andere Strategie
Anders als die führenden proprietären Modelle von OpenAI, Anthropic und Google ist Inkling als Grundlage für Anpassungen und nicht als fertiger Chatbot konzipiert.
Das Modell ist ein Mixture-of-Experts-Transformer mit insgesamt 975 Milliarden Parametern und 41 Milliarden aktiven Parametern pro Aufgabe. Es wurde mit 45 Billionen Tokens trainiert, die Text, Bilder, Audio und Video umfassen, unterstützt Kontextfenster von bis zu einer Million Tokens und kann über Text, Bilder und Audio hinweg schlussfolgern, erzeugt derzeit jedoch nur Textausgaben.
Thinking Machines räumte ein, dass Inkling nicht an der Spitze der KI-Branche liegt, was die reine Benchmark-Leistung betrifft.
„Inkling ist heute nicht das insgesamt leistungsstärkste verfügbare Modell, weder unter den offenen noch unter den geschlossenen Modellen“, erklärte das Unternehmen. Stattdessen sei das Modell darauf ausgelegt, multimodale Fähigkeiten, effizientes Schlussfolgern und Anpassungsfähigkeit durch Feinjustierung auf der Tinker-Plattform miteinander zu verbinden.
Neben dem Flaggschiffmodell stellte das Unternehmen auch Inkling-Small in Aussicht, eine kostengünstigere Version mit 12 Milliarden aktiven Parametern, die nach Abschluss der Tests veröffentlicht werden soll.
Fokus auf Unternehmen
Thinking Machines positioniert Inkling für Organisationen, die spezialisierte KI-Systeme auf Grundlage ihres eigenen Wissens und ihrer eigenen Daten entwickeln wollen.
Das Unternehmen hat das Modell zur Feinjustierung über Tinker verfügbar gemacht und zugleich seine Gewichte auf Hugging Face veröffentlicht. Nach Angaben des Unternehmens ist Inkling auf Tinker mit Kontextoptionen für 64.000 und 256.000 Tokens verfügbar und startet mit einem zeitlich begrenzten Rabatt.
Inkling betritt einen Markt, in dem Unternehmen proprietäre KI-Dienste gegen Open-Weight-Modelle abwägen, die mehr Kontrolle über Bereitstellung und Anpassung bieten. Das Unternehmen erklärte außerdem, dass Entwickler den „Denkaufwand“ von Inkling anpassen können, sodass sie je nach Arbeitslast Schlussfolgerungsleistung gegen niedrigere Kosten und geringere Latenz abwägen können.
Auswirkungen auf die Branche
Die Einführung von Inkling spiegelt die wachsende Kluft im KI-Markt zwischen Unternehmen wider, die geschlossene, abonnementbasierte Modelle entwickeln, und solchen, die Open-Weight-Systeme propagieren, die Unternehmen besitzen und anpassen können.
Dieser Ansatz könnte Unternehmen ansprechen, die sich um Infrastrukturkosten und geistiges Eigentum sorgen oder KI in ihren eigenen Umgebungen einsetzen wollen. Allerdings trägt er auch dazu bei, dass Kunden mehr Verantwortung für die sichere Feinjustierung und Verwaltung ihrer Modelle übernehmen müssen – ein Prozess, der in der Regel umfangreiche Kenntnisse im maschinellen Lernen erfordert.
Thinking Machines gab außerdem bekannt, dass Inkling zwar von Grund auf vortrainiert wurde, einige frühe Daten aus der Nachtrainingsphase jedoch mithilfe bestehender Open-Weight-Modelle erzeugt wurden, darunter Moonshot AIs Kimi K2.5, bevor Reinforcement Learning zur primären Trainingsmethode wurde.
Ausblick
Inkling ist der erste große Produkttest von Thinking Machines, nachdem das Unternehmen mit einer Finanzierung in Milliardenhöhe aus dem Stealth-Modus hervorgegangen ist. Statt bei Benchmark-Werten direkt mit Spitzenmodellen zu konkurrieren, setzt das Start-up darauf, dass Flexibilität und Anpassbarkeit für Unternehmenskunden mit der Zeit wertvoller werden.
Ob diese Strategie aufgeht, wird weniger von Inklings eigenständiger Leistung abhängen als davon, wie viele Organisationen Tinker als Plattform für die Entwicklung spezialisierter KI-Systeme annehmen. Wenn Unternehmen sich weiter Modellen zuwenden, die sie kontrollieren können, könnte Thinking Machines eine eigene Position in einem derzeit von proprietären KI-Anbietern dominierten Markt erobern.
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