Inkling: De eerste AI-blunder van Mira Murati's Thinking Machines Lab

Op 15 juli 2026 heeft Thinking Machines Lab — de AI-startup opgericht door voormalig OpenAI CTO Mira Murati — Inkling uitgebracht, haar eerste eigen open-weight model. De lancering maakte na een jaar van speculatie een einde aan de vraag wat het lab zou bouwen na het ophalen van een historische $2 miljard aan seed-financiering . Hier is een feitelijk overzicht van alles wat er over Inkling bekend is, de bedrijfsstructuur en het concurrentielandschap waarin het opereert.

Inkling — Belangrijkste Modeldetails

Parameteraantal en architectuur: Het exacte parameteraantal van Inkling is op het moment van schrijven nog niet onafhankelijk bevestigd door Thinking Machines Lab. Een rapport beschrijft Inkling als een "mixture-of-experts-systeem met een formidabel totaal van 975 miljard parameters" waarvan slechts een fractie actief wordt voor elke specifieke taak . Dat cijfer is niet bevestigd via de officiële kanalen van het bedrijf of andere onafhankelijke bronnen. Het eerdere model van het bedrijf uit mei 2026, TML-Interaction-Small, was een MoE-architectuur met 276 miljard parameters en slechts ~12 miljard actieve parameters per voorwaartse stap . Het is aannemelijk dat Inkling een vergelijkbaar MoE-ontwerp deelt, maar geen enkele bron heeft een bevestigd parameteraantal specifiek voor Inkling gepubliceerd .

Releaseplatform en toegankelijkheid: De volledige gewichten van Inkling zijn beschikbaar gesteld op 15 juli 2026. Het model is te finetunen via het eigen Tinker-platform van Thinking Machines, en het bedrijf stelt dat gebruikers er "mee kunnen spelen" via een interactieve interface genaamd de Inkling Playground . Omdat de gewichten open zijn, is ook externe implementatie mogelijk.

Modaliteiten: Inkling redeneert over tekst-, beeld- en audiomodaliteiten .

Strategische positionering tegenover gesloten modelaanbieders: Thinking Machines Lab positioneerde Inkling expliciet als "een significante afwijking van de vlaggenschipaanbiedingen van OpenAI, Anthropic of Google" door het als een open-weight model uit te brengen . Het bedrijf zet volledig in op transparantie, aanpasbaarheid en ontwikkelaarsvrijheid — in contrast met de gesloten API's en beperkte toegang van de grote frontier labs. Dit is in lijn met de missie van het bedrijf om geavanceerde AI-systemen "breder begrepen, aanpasbaar en algemeen beschikbaar" te maken .

Bedrijfsfinanciering & Structuur als Maatschappelijk Voordeelonderneming

Financiering: Thinking Machines Lab haalde $2 miljard aan seed-financiering op — de grootste seed-ronde in de geschiedenis van durfkapitaal — onder leiding van Andreessen Horowitz, met deelname van Nvidia, AMD, Cisco, Accel, Jane Street en anderen . De waardering bij afsluiting lag tussen de $10 miljard en $12 miljard .

Public Benefit Corporation: Het bedrijf is gestructureerd als een Public Benefit Corporation (PBC), wat het wettelijk verplicht om aandeelhouderswaarde te balanceren met een stated publiek belang . De missie legt de nadruk op betrouwbaarheid, transparantie, interpreteerbaarheid en mens-AI-samenwerking .

Concurrentielandschap

Inkling betreedt een markt die al vol zit met sterke open-weight modellen — waaronder Meta's Llama 4, de modellen van Mistral en de open releases van DeepSeek — evenals gesloten frontier-modellen van OpenAI (GPT-5), Google (Gemini 2.0) en Anthropic (Claude 4). Belangrijke onderscheidende factoren voor Thinking Machines Lab zijn:

• Afkomst van het oprichtingsteam: Onder leiding van voormalig OpenAI CTO Mira Murati, met ex-OpenAI-onderzoekstalent, waaronder mede-bedenkers van RLHF en de AI-onderzoeker die de veiligheidscultuur vormgaf die GPT-4 bepaalde .
• Tinker-ecosysteem: Inkling is native geïntegreerd met Tinker, een low-level fine-tuning-platform dat gedistribueerde GPU-orkestratie abstraheert terwijl ontwikkelaars volledige controle over trainingsloops behouden — een smallere, meer op ontwikkelaars gerichte pitch dan de brede consumentenproducten van OpenAI of Google .
• Open-weight + PBC-framing: De combinatie van volledige openheid qua gewichten met een wettelijke structuur voor maatschappelijk voordeel is op deze schaal zeldzaam, wat potentieel aantrekkelijk is voor zakelijke klanten en toezichthouders die zich zorgen maken over geconcentreerde AI-macht .
• Vroege fase kanttekening: Inkling is de eerste eigen modelrelease van het bedrijf. Onafhankelijke benchmarks die de ruwe capaciteiten vergelijken met GPT-5, Claude 4 of Llama 4 waren bij de lancering nog niet beschikbaar .

Nederlandse context: Voor de Nederlandse AI-gemeenschap en tech-ondernemers is de open-weight aanpak van Inkling bijzonder relevant. Waar Amerikaanse techgiganten vaak gesloten ecosystemen hanteren, biedt een model als Inkling — met volledige toegang tot de gewichten — mogelijkheden voor maatwerk en lokale toepassingen. Nederlandse startups en onderzoeksinstellingen, zoals de TU Delft of het Centrum voor Wiskunde en Informatica (CWI), zouden kunnen profiteren van de flexibiliteit om het model aan te passen aan specifieke behoeften, zoals Nederlandse taalverwerking of sectoren zoals logistiek en waterbeheer. De PBC-structuur sluit ook aan bij de groeiende aandacht in Nederland voor ethische en duurzame AI-ontwikkeling.