LLMsVentureBeat AI · 31 juil. 2026, 04:14· 2 min de lecture

Thinking Machines lance Inkling Small, un modèle open source proche des performances de son prédécesseur pour environ un quart de sa taille

La startup Thinking Machines, dirigée par l'ancienne directrice technique d'OpenAI Mira Murati, a dévoilé Inkling-Small, un nouveau modèle d'intelligence artificielle open source, seulement deux semaines après le lancement de son premier modèle, Inkling. Inkling-Small compte 276 milliards de paramètres, contre 975 milliards pour son prédécesseur, mais n'utilise que 12 milliards de paramètres actifs par token, contre 41 milliards pour Inkling. Distribué sous licence permissive Apache 2.0, ce modèle multimodal accepte du texte, des images et de l'audio en entrée, produit du texte en sortie, et gère une fenêtre de contexte allant jusqu'à un million de tokens. Sur l'index d'intelligence de référence publié par Artificial Analysis, il obtient un score de 40, contre 41 pour Inkling, un écart minime qui en fait, selon l'organisme, le modèle open source le plus performant à cette taille ou en dessous. Les poids complets sont disponibles sur Hugging Face, avec un support pour le fine-tuning via l'API Tinker de l'entreprise, et un tarif de lancement réduit de 50%, soit 0,58 dollar par million de tokens en entrée, 1,44 dollar par million de tokens générés et 1,73 dollar par million de tokens d'entraînement pour la version standard à 64000 tokens de contexte.

Pour les entreprises, l'intérêt ne réside pas seulement dans la taille réduite du modèle, mais dans le fait qu'il conserve l'essentiel des capacités de son grand frère tout en réduisant nettement les besoins en calcul, les coûts d'inférence et l'empreinte de déploiement. Inkling-Small dépasse même Inkling sur plusieurs benchmarks techniques, avec 80,2% contre 77,6% sur SWE-bench Verified et 64,7% contre 63,8% sur Terminal Bench 2.1, ce qui en fait un candidat solide pour les assistants de codage, les systèmes d'outils automatisés ou l'analyse documentaire. Cette avancée reste toutefois inégale: sur les tâches nécessitant des connaissances factuelles ou certains usages agentiques, comme le benchmark bancaire τ³-Banking où il chute à 15,5% contre 23,7% pour Inkling, le modèle marque un net recul, ce qui impose aux entreprises de maintenir des mécanismes de vérification et de relecture humaine pour les usages à fort enjeu.

Sur le plan technique, Inkling-Small repose sur une architecture de type mélange d'experts, avec un décodeur à 42 couches qui redirige chaque token vers six experts spécialisés parmi un ensemble de 256, complétés par deux experts partagés qui restent actifs en permanence. Cette conception explique l'écart entre ses 276 milliards de paramètres totaux et ses 12 milliards de paramètres réellement mobilisés à chaque calcul. Elle illustre une tendance plus large du secteur de l'IA générative, où les laboratoires cherchent désormais à comprimer les performances des grands modèles dans des architectures plus légères et moins coûteuses à exploiter, sans sacrifier la compétitivité face aux modèles propriétaires fermés.

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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.

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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.

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3Next INpact

Gemma 4 : Google lance une famille de quatre modèles IA en open source (Apache 2.0)

Google a lancé Gemma 4, sa nouvelle famille de modèles d'intelligence artificielle en open source, quelques jours avant le week-end de Pâques 2026. La gamme comprend quatre variantes baptisées E2B, E4B, 26B A4B et 31B, offrant respectivement 2,3, 4,5, 25,2 et 30,7 milliards de paramètres. Le modèle 26B A4B adopte une architecture Mixture of Experts (MoE), ce qui signifie que seuls 3,8 milliards de paramètres sont effectivement activés lors de chaque inférence, réduisant considérablement la puissance de calcul nécessaire. Tous les modèles sont multimodaux : ils traitent du texte et des images, les deux plus petits ajoutant la reconnaissance vocale. Les fenêtres de contexte atteignent 128 000 tokens pour les modèles E2B et E4B, et 256 000 tokens pour les deux plus grands. L'ensemble de la famille intègre un mode de raisonnement pas-à-pas, une prise en charge native des outils pour les workflows d'agents, ainsi que des capacités de génération et correction de code. La licence retenue est Apache 2.0, considérée comme l'une des plus permissives : elle autorise la modification, la distribution et l'usage commercial sans contrainte majeure, à condition de conserver les mentions de copyright. Ce changement de licence est la décision la plus significative de cette annonce. Jusqu'ici, Google publiait ses modèles Gemma sous une licence maison, les "Gemma Terms of Use", qui lui permettait de restreindre l'utilisation à sa discrétion. En passant à Apache 2.0, Google offre aux développeurs, entreprises et chercheurs une garantie juridique bien plus solide pour intégrer ces modèles dans des produits commerciaux ou des recherches sensibles. La diversité des tailles proposées, notamment les variantes à 2,3 et 4,5 milliards de paramètres, permet de faire tourner Gemma 4 directement sur des ordinateurs personnels ou des smartphones, sans envoyer de données vers des serveurs tiers. Pour les entreprises soucieuses de confidentialité ou les développeurs indépendants aux ressources limitées, c'est un argument concret et immédiat. Avec cette décision, Google rejoint un camp qui compte déjà Mistral avec son modèle 7B publié en septembre 2023, OpenAI avec gpt-oss-120b et Alibaba avec sa famille Qwen, tous distribués sous Apache 2.0. Meta reste en retrait avec ses modèles LLaMA, soumis à une licence plus restrictive. Le contexte concurrentiel est intense : le marché des modèles ouverts s'est considérablement animé ces dix-huit derniers mois, et Google cherche à s'y positionner comme un acteur sérieux face à des alternatives bien établies. L'annonce intervient également au moment où Anthropic durcit ses conditions d'accès pour les applications tierces sur ses modèles payants, un contraste saisissant qui renforce l'attrait de l'approche ouverte de Google. Les suites dépendront de l'adoption par la communauté et des benchmarks indépendants, mais la combinaison licence permissive et gamme de tailles variées donne à Gemma 4 de sérieux atouts pour s'imposer dans l'écosystème open source.

UELa licence Apache 2.0 et les variantes légères (2-4 milliards de paramètres) permettent aux entreprises et développeurs européens d'intégrer Gemma 4 dans des produits commerciaux ou de le déployer en local, un atout concret pour la conformité RGPD.

💬 La vraie nouvelle, c'est pas les 31 milliards de paramètres, c'est Apache 2.0. Google arrête de jouer avec ses licences maison qui laissaient planer un doute juridique permanent sur l'usage commercial, et ça change tout pour les boîtes qui hésitaient à s'engager. Le petit E2B à 2,3 milliards avec 128k de contexte qui tourne en local, bon, sur le papier c'est exactement ce qu'on attendait pour des usages RGPD-friendly. Reste à voir ce que les benchmarks indépendants vont donner, parce que Google sait aussi soigner ses annonces de Pâques.

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4Next INpact

☕️ Thinking Machines publie Inkling, un modèle généraliste à poids ouverts

Le laboratoire Thinking Machines, fondé par Mira Murati, ancienne directrice technique d'OpenAI, a dévoilé mercredi 15 juillet son premier modèle à poids ouverts, baptisé Inkling. L'annonce intervient dix huit mois après une levée de fonds record de 2 milliards de dollars pour l'entreprise. Inkling repose sur une architecture Mixture of Experts totalisant 975 milliards de paramètres, dont seulement 41 milliards sont activés à chaque requête, une conception pensée pour limiter les coûts de calcul tout en conservant une large capacité de connaissances. Le modèle gère une fenêtre de contexte pouvant atteindre 1 million de tokens et a été entraîné sur 45 000 milliards de tokens couvrant texte, images, audio et vidéo. Thinking Machines propose également une version allégée, Inkling Small, dotée de 12 milliards de paramètres actifs et entraînée selon la même méthode. Les deux modèles sont accessibles dès à présent via Tinker, le service de personnalisation et de fine tuning lancé en accès anticipé début 2026, avec des fenêtres de contexte de 64 000 et 256 000 tokens et une tarification de lancement fixée à 1,87 dollar le million de tokens en entrée et 4,68 dollars en sortie. Cette sortie marque un tournant stratégique pour un laboratoire jusque là connu surtout pour la notoriété de son équipe fondatrice plutôt que pour des produits concrets. En choisissant d'ouvrir les poids d'Inkling plutôt que de viser la performance brute face à des modèles fermés comme ceux d'OpenAI ou d'Anthropic, Thinking Machines se positionne sur un créneau différent, celui des chercheurs et développeurs souhaitant personnaliser un modèle généraliste solide en chat, audio et vision, quitte à sacrifier une partie des capacités agentiques les plus avancées. Cette approche pourrait séduire des équipes de recherche et des entreprises qui cherchent une base fiable, multimodale et modulable, sans dépendre entièrement des API propriétaires des grands acteurs du secteur, tout en bénéficiant d'un contrôle direct sur les données et la boucle d'entraînement via Tinker. L'initiative s'inscrit dans une stratégie produit plus large amorcée par Thinking Machines dès octobre dernier avec le lancement de Tinker, conçu pour affranchir les chercheurs des contraintes d'infrastructure lors du réglage fin de modèles. Inkling doit désormais nourrir d'autres développements du laboratoire, notamment TLM Interaction Small, un modèle à très faible latence destiné en particulier aux interactions vocales, illustrant une volonté de construire un écosystème cohérent plutôt qu'un modèle isolé. Dans un marché de l'IA générative dominé par une poignée d'acteurs aux modèles fermés, ce pari sur l'ouverture et la personnalisation pourrait redéfinir la place que Thinking Machines entend occuper, entre laboratoires de recherche indépendants et géants technologiques.

UELes chercheurs et développeurs européens pourront exploiter ce modèle a poids ouverts via Tinker, sans impact réglementaire ou économique direct sur la France ou l'UE.

💬 Bon, sur le papier c'est le pari le plus honnête que Thinking Machines pouvait faire : au lieu de courir après OpenAI sur la perf brute, ils ouvrent les poids et misent sur la personnalisation via Tinker. Ça vaut ce que ça vaut face à des géants fermés, mais c'est exactement le créneau qui manquait entre labos indépendants et boîtes qui verrouillent tout. Reste à voir si les chercheurs suivent, parce qu'un modèle ouvert sans écosystème solide autour, ça finit vite sur une étagère.

LLMsActu

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