IA : Avec un modèle moins coûteux et « résistant à la censure », Mira Murati rivalise avec les modèles chinois

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.

Meta revient dans la course à l'IA avec un nouveau modèle appelé "Muse Spark

Meta Superintelligence Labs lance son premier modèle d'intelligence artificielle depuis la refonte massive des ambitions IA de Mark Zuckerberg, qui a investi des milliards dans ce virage stratégique. Baptisé Muse Spark, ce modèle alimente désormais l'application Meta AI et le site meta.ai aux États-Unis. Dans les prochaines semaines, il sera intégré à WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger et les lunettes connectées de Meta, avec un déploiement progressif dans d'autres pays. Une version privée sera également mise à disposition de certains partenaires sélectionnés par l'entreprise. Muse Spark représente le premier modèle d'une nouvelle série et positionne Meta comme un concurrent direct de Google Gemini sur le terrain de l'intégration native dans un écosystème produit. Comme Google l'a fait avec ses propres services, Meta parie sur une IA "conçue spécifiquement pour ses produits", ce qui lui permet de toucher instantanément plusieurs milliards d'utilisateurs actifs sur ses plateformes. Cette intégration transversale donne à Meta un avantage de distribution considérable face aux modèles indépendants comme GPT-4o ou Claude. Ce lancement intervient après des mois de restructuration interne chez Meta, marqués par la création de Meta Superintelligence Labs et le recrutement agressif de chercheurs de pointe. Zuckerberg avait publiquement reconnu que Meta accusait un retard sur OpenAI et Google dans la course aux modèles frontier. Muse Spark est la réponse directe à cette lacune, avec l'ambition de transformer les milliards d'interactions quotidiennes sur les applications Meta en terrain d'apprentissage et de déploiement à grande échelle.

💬 Meta joue pas dans la même cour que les labos de recherche pure, et ça tombe bien parce qu'ils jouent un autre jeu. Intégrer un modèle maison dans WhatsApp, Instagram et les Ray-Ban d'un coup, c'est une approche que même Google galère encore à coordonner à cette échelle. Si Muse Spark est juste "bon", la distribution fait le reste.

Ernie 5.1 de Baidu réduit de 94 % les coûts de pré-entraînement tout en rivalisant avec les meilleurs modèles

Baidu a dévoilé Ernie 5.1, une nouvelle version de son modèle d'intelligence artificielle phare qui représente une avancée significative en matière d'efficacité de développement. Le modèle n'utilise qu'un tiers des paramètres de son prédécesseur et n'aurait coûté que 6 % du budget de pré-entraînement habituellement nécessaire pour des modèles de performance comparable, soit une réduction de 94 % des coûts. Sur le classement Search Arena, référence internationale pour évaluer les LLMs dans les tâches de recherche, Ernie 5.1 se positionne 4e au niveau mondial, derrière deux variantes de Claude Opus d'Anthropic et GPT-5.5 Search d'OpenAI. Cette performance économique repose sur une architecture baptisée "Once-For-All" : plutôt que d'entraîner plusieurs modèles distincts selon leur taille, cette approche permet d'extraire des sous-modèles plus compacts depuis un unique cycle d'entraînement. Le résultat est un modèle de niveau mondial obtenu à une fraction du coût habituel, ce qui pourrait radicalement abaisser la barrière financière à l'entrée pour les acteurs qui souhaitent développer des LLMs compétitifs. Cette annonce s'inscrit dans un contexte de course à l'efficacité qui redéfinit le secteur depuis la publication de DeepSeek R1 début 2025, laquelle avait démontré qu'il était possible d'obtenir des performances de premier rang sans budgets astronomiques. Baidu, acteur historique de l'IA en Chine et concurrent direct de géants comme Alibaba et Tencent sur le marché local, renforce ainsi sa position internationale à un moment où la compétition avec les laboratoires américains s'intensifie sur tous les fronts.

OpenAI améliore la lisibilité de GPT-5.5 Instant et retire deux anciens modèles

OpenAI vient d'annoncer une mise à jour de GPT-5.5 Instant destinée à produire des réponses plus naturelles et plus lisibles. En parallèle, la société retire la fonctionnalité Canvas de ses modèles les plus récents : les tâches de rédaction et de programmation s'effectueront désormais directement dans l'interface de chat, sans environnement séparé. OpenAI annonce également la fin de deux modèles plus anciens, o3 et GPT-4.5, qui seront définitivement retirés de ChatGPT d'ici août 2026 au plus tard. Ces changements reflètent une stratégie de rationalisation du portefeuille de modèles d'OpenAI. Supprimer Canvas au profit d'une expérience intégrée au chat simplifie l'interface pour les utilisateurs tout en concentrant les efforts de développement sur les modèles de nouvelle génération. La retraite d'o3 et de GPT-4.5 signale que la société entend éviter la fragmentation de son offre, qui multipliait les options aux performances et aux coûts variables pour les développeurs comme pour les abonnés. Cette consolidation intervient dans un contexte de forte compétition, où Anthropic, Google et Meta poussent leurs propres familles de modèles à un rythme soutenu. OpenAI cherche à clarifier sa gamme après une période marquée par une prolifération rapide de variantes, o1, o3, GPT-4o, GPT-4.5, GPT-5, parfois difficile à suivre même pour les professionnels. La suppression progressive des modèles anciens laisse présager une architecture plus lisible autour de GPT-5 et de ses déclinaisons directes dans les mois à venir.

💬 Enfin du ménage. Le catalogue OpenAI était devenu franchement illisible, avec o1, o3, GPT-4o, GPT-4.5 qui se marchaient dessus en termes de positionnement et de coût, sans qu'on comprenne vraiment quoi choisir pour quel usage. La date d'août 2026 pour retirer o3 et GPT-4.5 laisse le temps de planifier les migrations, c'est au moins ça.