Thinking Machines ne prétend pas que son premier modèle d’IA est le plus intelligent du marché. L’entreprise parie plutôt sur le fait que les entreprises pourraient accorder davantage d’importance au contrôle.
La start-up de San Francisco fondée par Mira Murati, l’ancienne directrice technique d’OpenAI, a dévoilé Inkling, un modèle à poids ouverts que les développeurs et les entreprises peuvent télécharger, modifier et affiner pour des usages spécialisés. Contrairement à ChatGPT ou Claude, Inkling se présente moins comme un assistant fini que comme une base destinée aux entreprises qui construisent leurs propres systèmes d’IA.
Cette stratégie place Thinking Machines au cœur de la compétition croissante entre les plateformes d’IA propriétaires et les modèles que les entreprises peuvent personnaliser et déployer selon leurs propres conditions.
Une stratégie différente
Contrairement aux modèles propriétaires de premier plan d’OpenAI, Anthropic et Google, Inkling est conçu comme une base à personnaliser plutôt que comme un chatbot fini.
Le modèle est un transformeur à mélange d’experts comptant au total 975 milliards de paramètres, dont 41 milliards de paramètres actifs par tâche. Il a été entraîné sur 45 000 milliards de tokens couvrant le texte, les images, l’audio et la vidéo, prend en charge des fenêtres de contexte allant jusqu’à un million de tokens et peut raisonner sur du texte, des images et de l’audio, tout en générant actuellement des sorties textuelles.
Thinking Machines a reconnu qu’Inkling n’était pas en tête de l’industrie de l’IA en termes de performances brutes aux benchmarks.
« Inkling n’est pas le modèle globalement le plus puissant disponible aujourd’hui, qu’il soit ouvert ou fermé », a déclaré l’entreprise. Elle a plutôt expliqué que le modèle avait été conçu pour trouver un équilibre entre les capacités multimodales, l’efficacité du raisonnement et l’adaptabilité grâce à l’affinage sur sa plateforme Tinker.
Parallèlement au modèle phare, l’entreprise a également présenté en avant-première Inkling-Small, une version moins coûteuse dotée de 12 milliards de paramètres actifs, qui sera publiée après sa phase de test.
Priorité aux entreprises
Thinking Machines positionne Inkling pour les organisations qui souhaitent créer des systèmes d’IA spécialisés à partir de leurs propres connaissances et données.
L’entreprise a rendu le modèle disponible pour l’affinage via Tinker, tout en publiant ses poids sur Hugging Face. Elle a précisé qu’Inkling était disponible sur Tinker avec des options de contexte de 64 000 et 256 000 tokens, et qu’il était lancé avec une remise à durée limitée.
Inkling arrive sur un marché où les entreprises mettent en balance les services d’IA propriétaires et les modèles à poids ouverts, qui offrent un contrôle accru sur le déploiement et la personnalisation. L’entreprise a également indiqué qu’Inkling permettait aux développeurs d’ajuster son « effort de réflexion », afin de choisir entre les performances de raisonnement et un coût ainsi qu’une latence moindres, selon leurs charges de travail.
Conséquences pour le secteur
Le lancement d’Inkling illustre la division croissante du marché de l’IA entre les entreprises qui développent des modèles fermés, accessibles sur abonnement, et celles qui promeuvent des systèmes à poids ouverts que les entreprises peuvent posséder et personnaliser.
Cette approche pourrait séduire les entreprises préoccupées par les coûts d’infrastructure, la propriété intellectuelle et le déploiement de l’IA dans leurs propres environnements. Elle impose toutefois aussi davantage de responsabilités aux clients, qui doivent affiner et gouverner leurs modèles en toute sécurité, un processus qui nécessite généralement une solide expertise en apprentissage automatique.
Thinking Machines a également révélé que, même si Inkling avait été préentraîné à partir de zéro, certaines données utilisées au début de la phase de post-entraînement avaient été générées à l’aide de modèles à poids ouverts existants, notamment Moonshot AI Kimi K2.5, avant que l’apprentissage par renforcement ne devienne la principale méthode d’entraînement.
La suite
Inkling constitue le premier test produit majeur de Thinking Machines depuis sa sortie du mode furtif, soutenue par plusieurs milliards de dollars. Plutôt que d’affronter directement les modèles de pointe sur leurs scores aux benchmarks, la start-up parie que la flexibilité et la personnalisation gagneront en valeur aux yeux des entreprises au fil du temps.
La réussite de cette stratégie dépendra moins des performances intrinsèques d’Inkling que du nombre d’organisations qui adopteront Tinker comme plateforme pour créer des systèmes d’IA spécialisés. Si les entreprises continuent de se tourner vers des modèles qu’elles peuvent contrôler, Thinking Machines pourrait se tailler une position distincte sur un marché actuellement dominé par les fournisseurs d’IA propriétaires.
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