Inkling es un modelo de lenguaje de gran tamaño de pesos abiertos creado por la empresa Thinking Machines, lanzado por primera vez el 15 de julio de 2026 bajo una licencia Apache 2.0. Acepta texto, imágenes y audio como entrada y puede realizar tareas como chat, desarrollo de software, aplicaciones multilingües y sistemas agénticos. Como modelo de pesos abiertos, sus parámetros están disponibles públicamente, lo que permite a los desarrolladores inspeccionarlo y ajustarlo para usos especializados.
El modelo destaca por su razonamiento nativo en múltiples modalidades y su presupuesto de razonamiento ajustable, que permite a los usuarios equilibrar entre velocidad y minuciosidad. Fue diseñado para la eficiencia en el mundo real y la resistencia a la censura, con sus creadores recomendando herramientas externas de moderación de contenido para la seguridad.
Entrenamiento
Inkling es el primer modelo de lenguaje de gran tamaño lanzado por Thinking Machines. Fue entrenado con 45 billones de tokens que comprenden datos de texto, imagen, audio y video, lo que le permite razonar de forma nativa desde cualquiera de estos cuatro formatos. Sin embargo, en el momento de su lanzamiento, el modelo solo podía generar texto, incluido código fuente y datos estructurados, no imágenes ni audio.
El proceso de entrenamiento probablemente aprovechó técnicas de aprendizaje profundo comunes en las arquitecturas modernas de Transformer (architecture), aunque los detalles específicos sobre la arquitectura y la optimización no se han divulgado públicamente.
Características
Inkling fue diseñado para ser adaptable y eficiente en entornos de producción. Una característica clave es su presupuesto de razonamiento programable, que se puede ajustar en una escala de 0.2 a 0.99. Esto controla la cantidad de "pensamiento" que el modelo realiza antes de generar una salida, permitiendo a los desarrolladores optimizar el equilibrio entre costo y rendimiento para cada tarea. Los presupuestos más bajos producen respuestas más rápidas, mientras que los más altos generan respuestas más refinadas.
A diferencia de la mayoría de los otros modelos de lenguaje de gran tamaño, incluidas otras variantes de pesos abiertos, Inkling fue creado con un enfoque en la resistencia a la censura. Proporciona respuestas directas sobre temas políticamente sensibles o censurados. Los creadores aconsejan usar herramientas externas de moderación de contenido porque la evaluación interna de seguridad puede no siempre prevenir respuestas dañinas. Esta postura filosófica lo distingue en el panorama de la IA generativa.
Para la personalización, los desarrolladores pueden ajustar el modelo a través de la plataforma Tinker, también de Thinking Machines, y desplegarlo mediante proveedores de terceros.
Información técnica
Inkling admite una ventana de contexto de hasta 1,048,576 tokens, lo que permite procesar documentos o conversaciones muy largos. Contiene 975 mil millones de parámetros, aunque solo 41 mil millones están activos en cualquier momento debido a su diseño de mezcla de expertos. Las entradas se enrutan a los módulos expertos más relevantes, mejorando la eficiencia computacional.
El modelo se puede ejecutar usando bibliotecas de inferencia comunes como llama.cpp. Los requisitos mínimos de hardware incluyen al menos 2 TB de VRAM, pero una versión cuantizada reduce esto a aproximadamente 600 GB, lo que hace que el despliegue sea más factible para organizaciones con infraestructura más pequeña.
Despliegue y ecosistema
La naturaleza de pesos abiertos de Inkling significa que se puede desplegar en varias plataformas en la nube, incluidas Amazon Web Services, Azure, Google Cloud y Oracle Cloud, o en instalaciones locales con hardware adecuado. Está diseñado para integrarse con sistemas agénticos, donde puede actuar como un componente de razonamiento y toma de decisiones. Sus capacidades multilingües lo hacen adecuado para aplicaciones internacionales.
Thinking Machines posiciona a Inkling como un modelo fundacional para construir herramientas de IA especializadas, con la plataforma Tinker sirviendo como la interfaz principal de ajuste fino. Desde su lanzamiento, Inkling representa una contribución notable a la comunidad de IA de código abierto, ofreciendo una combinación de rendimiento, flexibilidad y apertura filosófica ausente en muchos contrapartes comerciales.