Thinking Machines Lab tniedi Inkling, mudell multimodali b’975 biljun parametru

Thinking Machines Lab tniedi Inkling, mudell multimodali b’975 biljun parametru

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Il-Fatti

SAN FRANCISCO, US – Thinking Machines Lab, kumpanija mwaqqfa mill-eks uffiċjal tekniku ewlieni ta’ OpenAI Mira Murati, ħarġet uffiċjalment l-ewwel mudell ta’ intelliġenza artifiċjali tagħha, Inkling, fil-15 ta’ Lulju 2026. Inkling huwa mudell miftuħ (open-weights) ibbażat fuq l-arkitettura Mixture-of-Experts (MoE) b’total ta’ 975 biljun parametru, li minnhom 41 biljun huma attivi għal kull mistoqsija. Il-mudell ġie mħarreġ mill-bidu fuq 45 triljun token ta’ test, immaġini, awdjo u vidjo. L-arkitettura tiegħu tinkludi 66 saff decoder-only b’256 espert tar-rotazzjoni u żewġ esperti kondiviżi. Inkling jappoġġja tieqa ta’ kuntest sa miljun token u jippermetti lill-utenti jaġġustaw l-isforz tal-ipproċessar (thinking effort) skont il-bżonnijiet speċifiċi tal-kompitu.

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Xi Jfisser Ghalik

Il-konsumaturi u l-iżviluppaturi issa għandhom għodda ġdida li tista’ tiġi mniżżla u personalizzata għall-bżonnijiet speċifiċi tagħhom, b’differenza mill-mudelli magħluqin li jiddependu biss fuq servizzi ta’ API. Il-kapaċità li l-mudell jiġi rfinat (fine-tuning) permezz tal-pjattaforma Tinker tippermetti lin-negozji u lill-organizzazzjonijiet itejbu l-prestazzjoni f’oqsma speċjalizzati, bħall-analiżi finanzjarja jew l-awtomazzjoni tal-aġenti, filwaqt li jikkontrollaw l-ispejjeż tal-komputazzjoni billi jaġġustaw il-livelli ta’ sforz tar-raġunament. Madankollu, il-ħtieġa ta’ infrastruttura qawwija b’mill-inqas 600 GB (f’format NVFP4) sa 2 TB (f’format BF16) ta’ VRAM tfisser li l-implimentazzjoni teħtieġ investiment sinifikanti f’ħardwer speċjalizzat.

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Il-Kwistjoni

Thinking Machines Lab stqarret b’mod espliċitu li Inkling mhuwiex l-aktar mudell b’saħħtu fis-suq illum, kemm fost dawk miftuħa kif ukoll dawk magħluqin. Din il-pożizzjoni qajmet dibattitu dwar il-valur ta’ mudelli li jipprijoritizzaw il-flessibbiltà fuq il-punteġġi massimi fil-benchmarks. Xi esperti jargumentaw li l-ħtieġa ta’ 41 biljun parametru attiv tagħmel l-inferenza aktar għalja meta mqabbla ma’ mudelli iżgħar u aktar effiċjenti. Barra minn hekk, Thinking Machines Lab ikkonfermat li l-Inkling-Small, il-verżjoni iżgħar tal-mudell, għadha mhijiex disponibbli u li l-punteġġi ta’ prestazzjoni tagħhom xi drabi huma bbażati fuq sistemi ta’ ttestjar interni.

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L-Istampa l-Kbira

Din ir-rilaxx isegwi x-xejra attwali fl-industrija fejn il-laboratorji tal-AI qed ifittxu li jipprovdu alternattivi miftuħa għall-mudelli proprjetarji dominanti minn kumpaniji bħal OpenAI u Anthropic. Inkling huwa riżultat ta’ proċess ta’ żvilupp li ħa madwar disa’ xhur, u l-istrateġija ta’ Thinking Machines Lab hija li tisfida l-kontroll tal-mudelli magħluqin billi toffri bażi ta’ mudell ġeneralist li jista’ jiġi adattat għal setturi regolati li jeħtieġu data interna sigura.

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Dettalji Ewlenin

• Isem il-Mudell: Inkling

• Fornitur: Thinking Machines Lab

• Parametri Totali: 975 biljun

• Parametri Attivi: 41 biljun

• Tieqa tal-Kuntest: 1,000,000 token

• Data tat-Taħriġ: 45 triljun token (test, immaġini, awdjo, vidjo)

• Liċenzja: Apache 2.0

• Hardware Minimu (BF16): 2 TB VRAM (eż. 8x NVIDIA B300)

• Hardware Minimu (NVFP4): 600 GB VRAM (eż. 4x NVIDIA B300)

• Punteġġ AIME 2026: 97.1%

• Punteġġ SWE-bench Verified: 77.6%

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Sorsi Użati

Thinking Machines Lab: Inkling Model Card, 15 ta’ Lulju 2026

TNW: Thinking Machines Inkling: Murati's first open-weight model, 15 ta’ Lulju 2026

VentureBeat: Thinking Machines open sources first multimodal language model, Inkling, 15 ta’ Lulju 2026

Search Queries Executed:

• Thinking Machines Lab releases Inkling model July 2026

• Inkling model parameters and capabilities

• Inkling model performance benchmarks

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═════ ENGLISH VERSION ═════

Thinking Machines Lab Releases Inkling, a 975B Parameter Multimodal Model

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The Facts

SAN FRANCISCO, US – Thinking Machines Lab, a company founded by former OpenAI chief technology officer Mira Murati, officially released its first artificial intelligence model, Inkling, on July 15, 2026. Inkling is an open-weights model based on a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with a total of 975 billion parameters, of which 41 billion are active per query. The model was trained from scratch on 45 trillion tokens of text, images, audio, and video. Its architecture includes 66 decoder-only layers with 256 routed experts and two shared experts. Inkling supports a context window of up to 1 million tokens and allows users to adjust the processing effort (thinking effort) according to specific task requirements.

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What It Means

Consumers and developers now have a new tool that can be downloaded and customized for their specific needs, unlike closed models that rely solely on API services. The ability to fine-tune the model through the Tinker platform allows businesses and organizations to improve performance in specialized fields, such as financial analysis or agent automation, while controlling compute costs by adjusting reasoning effort levels. However, the need for powerful infrastructure with at least 600 GB (in NVFP4 format) to 2 TB (in BF16 format) of VRAM means that deployment requires significant investment in specialized hardware.

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Different Views

Thinking Machines Lab explicitly stated that Inkling is not the strongest model on the market today, either among open or closed models. This positioning has sparked debate about the value of models that prioritize flexibility over maximum benchmark scores. Some experts argue that the requirement for 41 billion active parameters makes inference more expensive compared to smaller and more efficient models. Furthermore, Thinking Machines Lab confirmed that Inkling-Small, the smaller version of the model, is not yet available, and that their performance scores are sometimes based on internal testing systems.

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Big Picture

This release follows the current industry trend where AI labs are seeking to provide open alternatives to the dominant proprietary models from companies like OpenAI and Anthropic. Inkling is the result of a development process that took approximately nine months, and Thinking Machines Lab's strategy is to challenge the hold of closed models by offering a base generalist model that can be adapted for regulated sectors that require secure internal data.

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Key Points

• Model Name: Inkling

• Provider: Thinking Machines Lab

• Total Parameters: 975 billion

• Active Parameters: 41 billion

• Context Window: 1,000,000 tokens

• Training Data: 45 trillion tokens (text, images, audio, video)

• License: Apache 2.0

• Minimum Hardware (BF16): 2 TB VRAM (e.g., 8x NVIDIA B300)

• Minimum Hardware (NVFP4): 600 GB VRAM (e.g., 4x NVIDIA B300)

• AIME 2026 Score: 97.1%

• SWE-bench Verified Score: 77.6%

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Sources Used

Thinking Machines Lab: Inkling Model Card, July 15, 2026

TNW: Thinking Machines Inkling: Murati's first open-weight model, July 15, 2026

VentureBeat: Thinking Machines open sources first multimodal language model, Inkling, July 15, 2026

Search Queries Executed:

• Thinking Machines Lab releases Inkling model July 2026

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═════ DEUTSCHE VERSION ═════

Thinking Machines Lab veröffentlicht Inkling, ein multimodales Modell mit 975B Parametern

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Die Fakten

SAN FRANCISCO, US – Thinking Machines Lab, ein Unternehmen, das von der ehemaligen OpenAI-Technologiechefin Mira Murati gegründet wurde, hat am 15. Juli 2026 offiziell sein erstes Modell für künstliche Intelligenz, Inkling, veröffentlicht. Inkling ist ein Open-Weights-Modell, das auf einer Mixture-of-Experts-Architektur (MoE) mit insgesamt 975 Milliarden Parametern basiert, von denen 41 Milliarden pro Abfrage aktiv sind. Das Modell wurde von Grund auf mit 45 Billionen Token aus Text, Bildern, Audio und Video trainiert. Seine Architektur umfasst 66 Decoder-only-Schichten mit 256 gerouteten Experten und zwei gemeinsam genutzten Experten. Inkling unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 1 Million Token und ermöglicht es Benutzern, den Verarbeitungsaufwand (Thinking Effort) an spezifische Aufgabenanforderungen anzupassen.

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Was das bedeutet

Verbraucher und Entwickler haben nun ein neues Werkzeug, das heruntergeladen und für ihre spezifischen Bedürfnisse angepasst werden kann, im Gegensatz zu geschlossenen Modellen, die ausschließlich auf API-Dienste angewiesen sind. Die Möglichkeit, das Modell über die Tinker-Plattform fein abzustimmen (Fine-Tuning), ermöglicht es Unternehmen und Organisationen, die Leistung in spezialisierten Bereichen wie Finanzanalyse oder Agentenautomatisierung zu verbessern, während gleichzeitig die Rechenkosten durch die Anpassung der Reasoning-Effort-Level kontrolliert werden können. Die Notwendigkeit einer leistungsstarken Infrastruktur mit mindestens 600 GB (im NVFP4-Format) bis 2 TB (im BF16-Format) an VRAM bedeutet jedoch, dass die Implementierung eine erhebliche Investition in spezialisierte Hardware erfordert.

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Verschiedene Ansichten

Thinking Machines Lab hat ausdrücklich erklärt, dass Inkling derzeit nicht das stärkste Modell auf dem Markt ist, weder unter den offenen noch unter den geschlossenen Modellen. Diese Positionierung hat eine Debatte über den Wert von Modellen ausgelöst, die Flexibilität gegenüber maximalen Benchmark-Ergebnissen priorisieren. Einige Experten argumentieren, dass die Anforderung von 41 Milliarden aktiven Parametern die Inferenz im Vergleich zu kleineren und effizienteren Modellen teurer macht. Darüber hinaus bestätigte Thinking Machines Lab, dass Inkling-Small, die kleinere Version des Modells, noch nicht verfügbar ist und dass ihre Leistungsergebnisse teilweise auf internen Testsystemen basieren.

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Das große Ganze

Diese Veröffentlichung folgt dem aktuellen Branchentrend, bei dem KI-Labore versuchen, offene Alternativen zu den dominierenden proprietären Modellen von Unternehmen wie OpenAI und Anthropic bereitzustellen. Inkling ist das Ergebnis eines Entwicklungsprozesses, der etwa neun Monate dauerte, und die Strategie von Thinking Machines Lab besteht darin, die Dominanz geschlossener Modelle herauszufordern, indem ein Basis-Generalistenmodell angeboten wird, das für regulierte Sektoren angepasst werden kann, die sichere interne Daten benötigen.

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Wichtige Punkte

• Modellname: Inkling

• Anbieter: Thinking Machines Lab

• Gesamtparameter: 975 Milliarden

• Aktive Parameter: 41 Milliarden

• Kontextfenster: 1.000.000 Token

• Trainingsdaten: 45 Billionen Token (Text, Bilder, Audio, Video)

• Lizenz: Apache 2.0

• Minimale Hardware (BF16): 2 TB VRAM (z. B. 8x NVIDIA B300)

• Minimale Hardware (NVFP4): 600 GB VRAM (z. B. 4x NVIDIA B300)

• AIME 2026 Score: 97,1 %

• SWE-bench Verified Score: 77,6 %

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Verwendete Quellen

Thinking Machines Lab: Inkling Model Card, 15. Juli 2026

TNW: Thinking Machines Inkling: Murati's first open-weight model, 15. Juli 2026

VentureBeat: Thinking Machines open sources first multimodal language model, Inkling, 15. Juli 2026

Search Queries Executed:

• Thinking Machines Lab releases Inkling model July 2026

• Inkling model parameters and capabilities

• Inkling model performance benchmarks

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