Thinky's Inkling : nouveau meilleur modèle ouvert Apache 2.0 américain, 975B-A41B multimodal (avec Inkling-Small, 276B-A12B)

Thinking Machines rend Inkling open source, son premier modèle de langage multimodal, axé sur le faible coût et la "résistance à la censure

Thinking Machines, la start-up américaine fondée par Mira Murati, ancienne directrice technique d'OpenAI, a publié son premier grand modèle de langage sous licence open source Apache 2.0, baptisé Inkling. Doté de 975 milliards de paramètres au total, dont 41 milliards actifs grâce à une architecture Mixture-of-Experts, il s'agit d'un système nativement multimodal capable de raisonner sur du texte, des images et de l'audio. Ses poids sont déjà disponibles sur Hugging Face ainsi que sur Tinker, l'API d'entraînement de modèles maison. Sur les benchmarks tiers, Inkling affiche 77,6% sur SWE-bench Verified, devançant le rival américain Nvidia Nemotron 3 (71,9%), et 91,4% sur VoiceBench, proche des 94,4% de Gemini 3.1 Pro en mode raisonnement élevé. Thinking Machines a également dévoilé une version allégée, Inkling-Small, avec 276 milliards de paramètres, pensée pour les usages où la latence et le coût priment. Ce lancement cible directement les entreprises qui veulent déplacer leurs charges d'IA agentique vers des modèles à poids ouverts, personnalisables et exécutables sur leurs propres serveurs ou dans des clouds privés virtuels. Inkling introduit un mécanisme inédit d'"effort de réflexion contrôlable", conçu pour arbitrer finement entre coût et performance, une approche qui tranche avec les stratégies de scaling opaques des modèles propriétaires concurrents. Autre argument commercial fort: Thinking Machines affirme avoir conçu Inkling pour répondre directement sur des sujets susceptibles d'être censurés, une promesse pensée pour séduire les entreprises soucieuses de la fiabilité factuelle de leurs outils, indépendamment du caractère sensible des questions posées. Le modèle arrive toutefois dans un paysage 2026 des modèles ouverts extrêmement disputé, dominé par des architectures MoE très spécialisées, notamment issues des laboratoires chinois. GLM 5.2, considéré comme le meilleur modèle de raisonnement ouvert du marché, surpasse Inkling sur le codage et les tâches complexes, avec 62,1% contre 54,3% sur SWEBench Pro et un écart plus marqué encore sur Terminal Bench 2.1 (82,7 contre 63,8). DeepSeek V4 Pro fait mieux sur SWEBench Verified (80,6% contre 77,6%) et sur la factualité, mais Inkling le devance en mathématiques avec 97,1% sur AIME 2026. Kimi K2.6 domine sur plusieurs tests techniques comme GPQA Diamond, tandis qu'Inkling reste plus performant sur le suivi d'instructions. Face à son concurrent américain direct, Nemotron 3 Ultra, Inkling s'impose de façon constante en raisonnement comme en codage, confirmant sa position de meilleure alternative ouverte made in USA face à la concurrence chinoise.

💬 Inkling, c'est la meilleure alternative ouverte made in USA face à la Chine, mais ça reste une alternative, pas un leader. Face à Nemotron 3, Thinking Machines écrase son rival maison sans discussion. Face à GLM 5.2 ou DeepSeek V4 Pro, l'écart sur le code reste net, et l'argument de la "résistance à la censure" sonne surtout comme un pitch commercial pour les boîtes qui se méfient des modèles chinois.

Thinking Machines Lab lance Inkling, un modèle multimodal MoE open-weights de 975 milliards de paramètres (41 milliards actifs) à effort de raisonnement ajustable

Thinking Machines Lab vient de publier Inkling, son premier modèle entraîné entièrement en interne, avec des poids ouverts et un réglage fin possible via sa plateforme Tinker. Il s'agit d'un transformeur à mélange d'experts (MoE) comptant 975 milliards de paramètres au total, dont 41 milliards actifs, doté d'une fenêtre de contexte pouvant atteindre 1 million de tokens. Le préentraînement a porté sur 45 000 milliards de tokens mêlant texte, images, audio et vidéo ; le modèle accepte du texte, des images et de l'audio en entrée, mais ne produit que du texte en sortie. Le laboratoire a également dévoilé Inkling Small, une version de 276 milliards de paramètres avec 12 milliards actifs, qui égale voire dépasse son grand frère sur de nombreux benchmarks ; ses poids seront publiés une fois les tests terminés. L'architecture, proche de celle de DeepSeek V3, comprend 66 couches de décodeur avec 256 experts routés et 2 experts partagés par couche MoE, six experts routés s'activant par token via un routeur à base de sigmoïde. Le modèle alterne couches d'attention locale et globale selon un ratio de 5 pour 1, utilise un encodage positionnel relatif plutôt que RoPE, et a été entraîné avec l'optimiseur Muon sur des systèmes NVIDIA GB300 NVL72, avec un post-entraînement basé sur du SFT synthétique (notamment généré par Kimi K2.5) suivi d'un apprentissage par renforcement asynchrone dépassant 30 millions de déploiements. L'innovation la plus notable concerne le contrôle de l'effort de raisonnement : durant l'entraînement RL, l'équipe a fait varier le budget de tokens alloué au modèle en ajustant le message système et le coût par token, si bien qu'Inkling a appris à moduler lui-même sa profondeur de réflexion selon la tâche. Ce curseur, réglable de 0,2 à 0,99, est directement exposé via un paramètre reasoning_effort dans la bibliothèque transformers, ce qui permet aux développeurs d'ajuster coût et latence à la demande plutôt que de choisir entre plusieurs modèles figés. Concrètement, Inkling consomme trois fois moins de tokens que Nemotron 3 Ultra pour une performance équivalente sur Terminal Bench 2.1, un gain d'efficacité qui pourrait peser lourd pour les entreprises déployant des agents à grande échelle. Sur les benchmarks, évalués à effort maximal (0,99), Inkling se montre compétitif face à des modèles ouverts comme Kimi K2.6, GLM 5.2 ou DeepSeek V4 Pro, dominant notamment le test d'adversarialité FORTRESS avec 78 %, mais accusant un retard de près de 19 points sur GLM 5.2 en Terminal Bench 2.1. Il affiche aussi 73,5 % sur MMMU Pro et 91,4 % sur VoiceBench. Ce lancement s'inscrit dans la course des laboratoires d'IA à proposer des modèles open-weights toujours plus personnalisables, où Thinking Machines Lab, fondé par d'anciens cadres d'OpenAI, mise sur la finesse de réglage et la maîtrise du coût de calcul comme argument différenciant face aux géants du secteur.

💬 Le vrai coup ici c'est le curseur reasoning_effort, pas la taille du modèle. Thinking Machines Lab remplace le choix entre plusieurs modèles figés par un seul réglage de profondeur de réflexion, ajustable à la volée, et trois fois moins de tokens que Nemotron 3 Ultra pour la même perf sur Terminal Bench, ça pèse lourd sur la facture des boîtes qui font tourner des agents à grande échelle. Reste que sur ce même benchmark il traîne 19 points derrière GLM 5.2, donc l'efficacité ne rattrape pas encore un vrai écart de capacité.

Arcee AI publie Trinity Large Thinking : un modèle de raisonnement open source Apache 2.0 pour les agents autonomes et l'utilisation d'outils

Arcee AI a publié Trinity Large Thinking, un modèle de raisonnement en open-weight distribué sous licence Apache 2.0. Architecturalement, il s'agit d'un modèle Mixture-of-Experts (MoE) sparse totalisant 400 milliards de paramètres, mais qui n'en active que 13 milliards par token grâce à une stratégie de routage 4-sur-256. Cette conception permet d'atteindre la densité de connaissance d'un modèle massif tout en conservant des latences comparables à des architectures bien plus légères. Le modèle a été pré-entraîné sur 17 000 milliards de tokens avec l'optimiseur Muon, plus efficace que l'AdamW standard, et intègre un mécanisme d'attention hybride local/global avec attention gating pour mieux gérer les longs contextes. Il supporte une fenêtre de contexte de 262 144 tokens sur OpenRouter. Sur le benchmark PinchBench, dédié aux agents autonomes, Trinity Large Thinking occupe actuellement la deuxième place, derrière Claude Opus 4.6. Ce lancement est significatif pour les développeurs qui construisent des agents IA autonomes : Trinity Large Thinking est conçu spécifiquement pour les tâches longues et complexes, les appels d'outils multi-tours et le suivi d'instructions précises sur des workflows étendus. Contrairement aux modèles de chat généralistes, il intègre une phase de "réflexion" interne avant chaque réponse, ce qui lui permet de planifier des tâches en plusieurs étapes et de vérifier sa logique avant de générer une sortie. Cette combinaison de raisonnement structuré, de fiabilité multi-tours et de fenêtre de contexte étendue répond directement aux exigences des environnements d'automatisation logicielle, où les erreurs cumulatives sur de longues séquences d'actions sont le principal point de défaillance. L'émergence de ce modèle s'inscrit dans une tendance de fond : le déplacement du centre de gravité de l'IA générative vers des systèmes capables de raisonnement multi-étapes, jusqu'ici dominé par des acteurs propriétaires comme OpenAI avec o3 ou Anthropic avec Claude. Arcee AI, spécialisé dans les LLM d'entreprise et les modèles compacts à haute performance, propose ici une alternative ouverte et auditables pour les organisations qui ne peuvent ou ne souhaitent pas dépendre d'API fermées. Deux innovations techniques internes méritent attention : SMEBU (Soft-clamped Momentum Expert Bias Updates), une stratégie d'équilibrage de charge qui prévient l'effondrement des experts dans les architectures MoE, et l'utilisation du Muon optimizer pour améliorer l'efficacité d'entraînement. La suite logique sera de voir si la communauté open-source s'empare du modèle pour des déploiements auto-hébergés, et si Arcee maintient ce niveau de performance dans des évaluations tierces indépendantes au-delà de PinchBench.

DeepSeek dévoile un nouveau modèle d'IA, un an après avoir secoué ses rivaux américains

DeepSeek, la startup chinoise d'intelligence artificielle, a dévoilé vendredi une préversion de son prochain modèle phare, baptisé V4. La société affirme que ce modèle open source rivalise avec les systèmes propriétaires des grands acteurs américains, notamment Anthropic, Google et OpenAI. DeepSeek met en avant des progrès significatifs par rapport aux versions précédentes, en particulier dans les capacités de génération de code, un domaine devenu central pour les agents IA et qui a propulsé le succès d'outils comme ChatGPT Codex ou Claude Code. La sortie s'accompagne d'une annonce notable pour l'industrie chinoise des semi-conducteurs : DeepSeek souligne explicitement la compatibilité de V4 avec les puces Huawei fabriquées en Chine. Ce lancement est stratégiquement important à plusieurs titres. Sur le plan technologique, une IA open source capable de tenir tête aux meilleurs modèles fermés du monde redistribue les cartes en matière d'accès et d'adoption. Pour les entreprises et développeurs, cela signifie potentiellement des alternatives performantes sans dépendance aux API américaines. Côté hardware, valider des puces Huawei comme substrat de développement IA de pointe est un signal fort dans un contexte de restrictions américaines à l'exportation de semi-conducteurs vers la Chine. Cette annonce intervient environ un an après que DeepSeek avait secoué la Silicon Valley avec la sortie de ses modèles R1 et V3, provoquant une chute en bourse de plusieurs acteurs du secteur et relançant le débat sur l'efficacité des restrictions technologiques imposées à Pékin. La course entre les États-Unis et la Chine pour la suprématie en IA s'accélère, et DeepSeek s'impose comme l'un des rares laboratoires non américains capable de fixer le rythme du secteur.

💬 Ce n'est pas le modèle en lui-même qui m'intéresse, c'est la puce Huawei en dessous. DeepSeek vient de montrer qu'on peut entraîner un concurrent sérieux aux meilleurs modèles du monde sans NVIDIA, ce qui rend les restrictions américaines à l'export beaucoup moins rassurantes pour Washington. Reste à voir si ça tient sur des benchmarks indépendants, mais en un an ils ont forcé la Silicon Valley à revoir ses calculs deux fois.