Thinking Machines Lab, das KI-Startup der ehemaligen OpenAI-Technikchefin Mira Murati, hat am 15. Juli sein erstes eigenes Modell freigegeben. Es heißt Inkling, ist quelloffen und liegt komplett zum Download auf Hugging Face. Jeder kann es laden und umbauen. Technisch ist es ein Mixture-of-Experts-Modell mit 975 Milliarden Parametern, von denen pro Aufgabe nur 41 Milliarden aktiv sind. Kontextfenster bis 1 Million Token, trainiert auf 45 Billionen Token aus Text, Bild, Audio und Video.
Bemerkenswert ist, was die Firma gleich selbst dazuschreibt: »Inkling ist nicht das stärkste Modell, das heute verfügbar ist, offen oder geschlossen.« Diese Ehrlichkeit ist in einer Branche, die jedes Update zum Weltwunder erklärt, ungefähr so häufig wie Schnee im Juli. Der eigentliche Verkaufspunkt heißt Effizienz. Auf dem Coding-Benchmark Terminal Bench 2.1 erreicht Inkling dieselbe Leistung wie Nvidias offenes Spitzenmodell Nemotron 3 Ultra, verbraucht dafür aber nur ein Drittel der Token. Dazu kommt ein regelbarer Denkaufwand, mit dem man Tempo gegen Gründlichkeit tauscht, und ein Modell, das eher »Ich weiß es nicht« sagt, als eine Antwort zu erfinden.
Für Nutzer ist Inkling weniger ein Chatbot zum Reinschreiben als ein Baukasten. Feintunen lässt es sich über die firmeneigene Plattform Tinker, Inferenz gibt es bei Together, Fireworks, Databricks und anderen. Wer ein eigenes Modell auf eigenen Daten trainieren will, ohne dauerhaft bei OpenAI oder Anthropic zur Miete zu wohnen, bekommt hier eine offene Grundlage. Damit reiht sich Inkling in die Riege der frei verfügbaren Modelle ein, die zuletzt das chinesische GLM-5.2 vorgemacht hat. Und wer wissen will, was so ein offenes Modell auf dem eigenen Rechner überhaupt leistet, findet die Grundlagen in unserem Überblick zur lokalen KI auf dem Laptop.
Ob die Rechnung aufgeht, ist offen. Auf den großen Reasoning-Benchmarks liegt Inkling hinter GPT-5.6 Sol, Claude Fable 5 und Gemini 3.1 Pro, teils deutlich. Murati verkauft also kein Frontier-Modell, sondern eine Wette darauf, dass viele lieber selbst basteln als mieten. Ein 975-Milliarden-Modell, das offen daliegt und freimütig zugibt, nicht der Klassenbeste zu sein, ist zumindest ein anderes Angebot als der Rest. Ein kleineres Inkling-Small mit 12 Milliarden aktiven Parametern ist als Vorschau schon dabei und schlägt den großen Bruder sogar in einigen Tests.
Quellen
- Thinking Machines Lab: Inkling, Our open-weights model
- TechCrunch: Thinking Machines amps up its bet against one-size-fits-all AI with its first open model, Inkling
- SiliconANGLE: Mira Murati’s Thinking Machines drops Inkling, an open-weights model anyone can access
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