Inkling: dentro il primo modello AI open-weight di Thinking Machines Lab

Il 15 luglio 2026, Thinking Machines Lab — la startup fondata dall'ex CTO di OpenAI Mira Murati — ha rilasciato Inkling, il suo primo modello proprietario open-weight. Il lancio ha messo fine a oltre un anno di speculazioni su cosa avrebbe costruito il laboratorio dopo aver raccolto un round seed da 2 miliardi di dollari, il più grande nella storia del venture capital . Ecco una panoramica verificata di tutto ciò che si sa su Inkling, sulla struttura dell'azienda e sul panorama competitivo.

Inkling — Dettagli chiave del modello

Numero di parametri e architettura: Il numero esatto di parametri di Inkling non è stato confermato in modo indipendente da Thinking Machines Lab al momento della stesura. Un report descrive Inkling come un "sistema mixture-of-experts con ben 975 miliardi di parametri totali" che ne attiva solo una frazione per ogni attività specifica . Questa cifra non è stata corroborata dai canali ufficiali dell'azienda né da altre fonti indipendenti. Il precedente modello dell'azienda, TML-Interaction-Small (maggio 2026), era un'architettura MoE da 276 miliardi di parametri con solo circa 12 miliardi di parametri attivi per forward pass . È plausibile che Inkling condivida un design MoE simile, ma nessuna fonte ha pubblicato un numero di parametri confermato specifico per Inkling .

Piattaforma di rilascio e accessibilità: I pesi completi di Inkling sono stati resi disponibili il 15 luglio 2026. Il modello è disponibile per il fine-tuning sulla piattaforma Tinker di Thinking Machines, e l'azienda dichiara che gli utenti possono "giocarci" tramite un'interfaccia interattiva chiamata Inkling Playground . Poiché i pesi sono aperti, è possibile anche il deployment esterno.

Modalità: Inkling ragiona su modalità testo, immagine e audio .

Posizionamento strategico rispetto ai provider di modelli chiusi: Thinking Machines Lab ha posizionato esplicitamente Inkling come "un significativo distacco dalle offerte principali di OpenAI, Anthropic o Google" rilasciandolo come modello open-weight . L'azienda punta tutto su trasparenza, personalizzabilità e libertà per gli sviluppatori, in contrasto con le API chiuse e l'accesso limitato dei principali laboratori di frontiera. Questo è coerente con la missione dichiarata dell'azienda di rendere i sistemi AI avanzati "più ampiamente compresi, personalizzabili e generalmente disponibili" .

Finanziamenti e struttura di public benefit corporation

Finanziamenti: Thinking Machines Lab ha raccolto 2 miliardi di dollari in finanziamenti seed — il più grande round seed nella storia del venture capital — guidato da Andreessen Horowitz, con la partecipazione di Nvidia, AMD, Cisco, Accel, Jane Street e altri . La valutazione al closing era stimata tra i 10 e i 12 miliardi di dollari .

Public benefit corporation: L'azienda è strutturata come Public Benefit Corporation (PBC), il che la obbliga legalmente a bilanciare il valore per gli azionisti con uno scopo di beneficio pubblico dichiarato . La sua missione enfatizza affidabilità, trasparenza, interpretabilità e collaborazione uomo-AI .

Panorama competitivo

Inkling entra in un mercato affollato di modelli open-weight di alto livello — tra cui Llama 4 di Meta, i modelli di Mistral e i rilasci open di DeepSeek — oltre ai modelli chiusi di frontiera di OpenAI (GPT-5), Google (Gemini 2.0) e Anthropic (Claude 4). I fattori differenzianti di Thinking Machines Lab includono:

• Pedigree del team fondatore: Guidato dall'ex CTO di OpenAI Mira Murati, con talenti di ricerca ex-OpenAI tra cui i co-creatori di RLHF e il ricercatore che ha costruito la cultura della sicurezza che ha plasmato GPT-4 .
• Ecosistema Tinker: Inkling è nativamente integrato con Tinker, una piattaforma di fine-tuning di basso livello che astrae l'orchestrazione distribuita delle GPU dando agli sviluppatori il pieno controllo dei loop di training — una proposta più tecnica e focalizzata sugli sviluppatori rispetto ai prodotti consumer di OpenAI o Google .
• Open-weight + struttura PBC: La combinazione di pesi completamente aperti con una struttura legale di public benefit è rara a questa scala, e potrebbe attrarre clienti enterprise e regolatori preoccupati dalla concentrazione del potere AI .
• Caveat di fase iniziale: Inkling è il primo rilascio di un modello proprietario dell'azienda. Benchmark indipendenti che confrontano le sue capacità grezze con GPT-5, Claude 4 o Llama 4 non erano ancora disponibili al momento del lancio .